Environmental Pollution from Road Transport System in Ogbomosoland, Southwestern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Environmental pollutions from road transport system in Nigeria poses serious health hazards to the ecosystem because of presence of heavy metals and other pollutants. There are researches on assessment of heavy metals contamination of road side soils but most of them investigated the concentration of the heavy metals at the edge of the road pavements but did not considered the concentration at various distances away from the edge of the road pavement. This research therefore focussed on the investigation of the concentration of the contaminants at the edge of the road and at various distances away from the road pavement. A total of 225 soil samples were collected at three sampling depths (0, 10 and 20cm) using three sampling distances of 0.2, 1.5 and 3.0m from Federal, State and Local roads. The soil samples were digested using perchloric acid and trioxonitrate (v) acid and the resulting filterate was analysed using Atomic absorption spectrophotometer for concentrations of Lead (Pb), Copper (Cu), Zinc (Zn), Nickel (Ni) and Cadmium (Cd) at each road. The heavy metals concentration at depth 0cm and distance 0.2m show that the Federal roads had the highest mean concentration of 154.67, 49.43, 124.71, 27.40 and 2.19µg/g for Pb, Cu, Zn, Ni and Cd respectively and the least being Local roads (110.60, 35.57, 104.26, 23.99 and 1.12µg/g). The mean heavy metals concentrations decreased with increasing soil depths and sampling distance for Federal, State and Local roads. Some of the heavy metals concentrations were above the permissible limit (Canadian Council of Ministers of the Environment, 2004). The study revealed that there are heavy metals in the road-side soils and concentrations for some of the roads were found to be above the permissible limits and this possesses serious health challenges to people around the neighbourhood. The concentrations also decreased with increasing sampling depth and distance for all the roads. Keywords : Environmental Pollution, Heavy metals, Road-side Soils, Sampling depth and distance
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».