Bioavailability of heavy metals in mangrove soil in Alagoas, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The mangrove forest is an important transitional ecosystem consisted of terrestrial and marine environment located in tropical and subtropical regions with average temperatures above 20 °C. In Alagoas, the mangrove forests are found on the entire coastline from Maragogi to Piaçabuçu. In the last 20 years, due to the pollution of water resources, studies of coastal aquatic ecosystems have been developed. The objective of this study was to analyze the physicochemical properties and determine the levels of heavy metals in mangrove sediments of the Mundaú-Manguaba estuary lagoon complex (MMELC) and Meirim River in Alagoas. Zinc, copper, lead, cadmium and chromium were chosen due to their relationship with sewer, agricultural, and industrial wastes. 22 soil samples were collected in the MMELC and in the Meirim River. The samples were submitted to soil routine analyses of Embrapa. The heavy metals were extracted by the Mehlich-1 method and analyzed by atomic absorption spectrometry. The mean concentrations of these metals in the sediment samples followed the order Mn > Zn >Pb > Cr> Cu >Cd in MMELC and Zn > Mn >Pb > Cr> Cu >Cd in Meirim River. All proposed heavy metals were found in sediments, however, the cadmium levels were above the normal levels proposed by Environment National Council (CONAMA) and Canadian Council of Ministers of the Environment. The study shows that the analysis of sediment can contribute to environmental monitoring actions and development of public policies aimed to controlling the sustainable use of natural resources of the studied areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».