Assessment of Environmental Geochemistry of Lead-Zinc Mining at Ishiagu Area, Lower Benue Trough, Southeastern Nigeria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mining activities have long been recognized as a major source of environmental contamination associated with heavy metals and metalloids. This study evaluated the relationship between the occurrence and mining of lead-zinc sulphide ores at Ishiagu, Nigeria, and heavy metal and metalloid contamination. A comparative study of two zones in the area, with and without mining activities was also made Water, soil, stream sediment and ore samples were analyzed, after acid digestion, using atomic absorption spectrophotometer (AAS).  The concentration levels of seven heavy metals and a metalloid namely Pb, Cu, Ni, Zn, Mn, Co, Cd and as were evaluated. While the highest concentration levels of As, Co and Pb (5.20 mg/l, 0.54 mg/l and 3.40 mg/l respectively) were found in water, those of Ni and Mn (2.26 mg/l and 5.48 mg/l respectively) occurred in soil.  For Cu and Zn, highest levels of concentration (2.80 mg/l and 0.41 mg/l respectively) occurred in stream sediments. The variations in the concentration levels of these elements in varying geologic media (soil, water and sediment) indicate influence of rock types, human activities and media physiochemical characteristics. Geostatistical analyses using QQPlot, semivariogram and kriging showed normal distribution of these elements. Distribution and dispersion patterns of the heavy metals indicated increase in concentration levels in the local stream flow direction. Pb, Cu, As, Cd, Mn, and Ni concentrations had reached pollutant levels in water based on WHO standards, while Zn level is below. Since the local people use untreated surface water and groundwater for drinking and other domestic purposes, soil for farming and lead for cosmetics, long term exposure poses significant health risk for humans, animals and plants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 découle