Soil Contamination and Bioaccumulation of Heavy Metals by a Tropical Earthworm Species (<i>Alma nilotica</i>) at Informal E-Waste Recycling Sites in Douala, Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Soil contamination at electronic waste (e-waste) recycling sites is pervasive, though many locations have yet to be studied. While such contamination can present risks to soil organisms, little is known on the risks to native species. The objective of the present study was to assess soil contamination by heavy metals at e-waste recycling sites, and the potential of Alma nilotica, a native earthworm species, to bioaccumulate these metals. Soil samples collected from eight informal e-waste recycling sites and two non-e-waste sites in Douala, Cameroon, were analyzed for metal content. Metal concentrations in earthworm juveniles exposed to the soils for 21 days followed by a 14-day post-exposure period were measured weekly. Mean soil metal concentrations at e-waste sites ranked as Cu > Pb > Zn > Hg > Ni > As > Cd > Co > Cr. Based on contamination factors, soil contamination ranged from "moderate" (Cr), through "considerable" (Co and Cd), to "very high" for the rest of the metals. Based on the modified degree of contamination and risk index, all e-waste sites had "ultra-high" contamination with Ni, Pb, and Zn posing very high ecological risks and Bonaberi being the most contaminated site. There was a positive correlation between soil metal concentrations and metal accumulation (retention) by eathworms, but Hg and Co had the highest bioaccumulation factors (BAFs) despite having low soil concentrations. These results document that e-waste sites in Douala are contaminated with metals and that native earthworm species can bioaccumulate the studied metals at levels that could account for the toxic effects earlier recorded. With e-waste recycling growing worldwide, there is a need for more data, especially from understudied locations. Environ Toxicol Chem 2022;41:356-368. © 2021 SETAC.
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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 | 0,000 |
| 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 ».