Assessment of Organophosphorus Pesticide Residues in Water and Sediment Collected from the Southern Caspian Sea
Notice bibliographique
Résumé
Pollution of water resources by uncontrolled pesticide use is a serious health and environmental issue. In this study, concentrations of three organophosphorus pesticides (diazinon, malathion, and azinphos-methyl) in water and sediment samples from five estuaries (Sefidrud, Chalus, Babolrud, Tajan, and Gorganrud) along the Caspian Sea were investigated. Samples were collected from surface water and sediment during summer to autumn, and pesticides were analysed by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). Results indicated that salinity and turbidity in Gorganrud were higher (salinity: range 2–8%; turbidity: range 1–9%) compared to other stations. Higher diazinon (water: 0.08±0.06, sediment: 0.04±0.01), malathion (water: 0.09±0.06, sediment: 0.05±0.01) and azinphos-methyl (water: 0.1±0.08, sediment: 0.06± 0.02) concentrations were observed in the Tajan river compared to other stations. Mean concentrations of diazinon, malathion and azinphos-methyl pesticides were higher in the summer compared to the autumn. Azinphos-methyl concentrations were higher than sediment quality guidelines (SQGs), which warrants ongoing monitoring. Our research provides insights into the presence of organophosphate pesticides (OPs) in rivers that enter into the Caspian Sea. Further work to better understand the environmental pollution of OPs in the Caspian Sea is ongoing.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».