Interactions of Dimethylarsinic Acid, Total Arsenic and Zinc Affecting Rice Crop Management and Human Health in Cambodia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In parts of Cambodia and in many other parts of the world, irrigation of rice with groundwater results in arsenic (As) accumulation in soil and rice, leading to health concerns associated with rice consumption. At times, some As is present as relatively nontoxic, non-regulated, dimethylarsinic acid (DMA). Low levels of zinc (Zn) have been found in rice from Bangladesh, Cambodia, and China where As levels in rice are high. Furthermore, there have been claims that Zn deficiency is responsible for stunting the growth of children in Cambodia and elsewhere, however in rural Asia, rice is the major source of Zn. Current data are inadequate for both Zn and DMA in Cambodian rice. OBJECTIVES: The present study aimed to provide a preliminary evaluation of the relationship between the content of Zn and DMA in rice grain in Preak Russey, an area with elevated levels of As in groundwater and to improve the management of Zn deficiency in rice. METHODS: Rice agriculture was evaluated along the Mekong River in Cambodia. Analyses for metals, total As, and As species in rice and water were conducted by inductively coupled plasma mass spectrometry. Analysis of total Zn and As in soils and total Zn in rice were analyzed using X-ray fluorescence (XRF) spectrometry. RESULTS: Rice in Preak Russey had Zn concentrations less than a third the level recommended by the United Nations World Food Programme. There was a significant (p < 0.05) negative correlation between the Zn content of rice and DMA in rice with the lowest Zn and highest DMA levels occurring near irrigation wells, the source of As. CONCLUSIONS: The highest levels of DMA in rice were associated with Zn deficiency in rice. COMPETING INTERESTS: The authors declare no competing financial interests.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».