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Enregistrement W3096206071 · doi:10.1080/26395940.2020.1842251

Assessment of heavy metals pollution in sediment at the Omaruru River basin in Erongo region, Namibia

2020· article· en· W3096206071 sur OpenAlexaboutno aff
Sylvanus Ameh Onjefu, Fatima Shaningwa, Julien M. Lusilao, J. Abah, Euodia Hess, Habauka M. Kwaambwa

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollutants and Bioavailability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentEnvironmental chemistryHeavy metalsPollutionEnvironmental scienceInductively coupled plasmaMetalContaminationChemistryGeologyGeomorphologyEcologyPlasmaPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study determined the contamination levels of some heavy metals: Mn, Cr, Cu, Ni, Fe, As, and Al obtained from the delta basin of Omaruru River, using Inductively Coupled Plasma-Optical Emission Spectrophotometer (Optima 8000, Perkin Elmer). Chemical analysis showed that the sediments samples have metal concentrations ranging from 88 to 128mg/kg for Mn, 3973 to 4369mg/kg for Fe, 96 to 107mg/kg for Cr, 6 to 9mg/kg for Cu, 9 to 11mg/kg for Ni, 17 to 19mg/kg for As, and 11750 to 9002mg/kg for Al. The concentrations of Cr and As showed suggest that the sediment samples were heavily polluted according to United States Environmental Protection Agency's regulatory guidelines of the heavy metals. Additionally, the concentrations of Cr and As in the sediments exceeded the effect low range, effect medium range, threshold effect level, and the probable effect level proposed by the Canadian Council of Ministers of the Environment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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