Health Risk Assessment and Nickel Content in Soils, Rice (Oryza Sativa L.) and Wheat (Triticum Aestivum L.) Grown in Damietta Governorate, Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Nickel (Ni) concentration in soils is highly depended on the parent materials and the types of pollutant sources that plays a beneficial role in plant growth however; at high concentration it may cause toxicity for plants and creating hazards to animals and human. Therefore, this study aimed to estimate the levels of Ni in soils, straw and grain of rice and wheat plants grown in the soils contaminated with Ni and evaluate its effect on human health. In the surface soil layers the total (31.4 ±8.02 mg kg-1) and available Ni concentration (3.10 ±0.91 mg kg-1) are slightly higher by 1.25 ±0.14 and 1.24 ±0.25 fold respectively, than the subsurface layers. Available Ni increased linearly with increasing Ni in soil (r = 0.91). A significant positive correlation was found between available Ni and soil OM content (r = 0.89), while a significant negative correlation was observed for soil CaCO3 percent (r = - 0.72) and soil pH (r = - 0.90). Rice Ni content of the straw (2.1 ±0.32 mg kg-1) and grains (0.44 ±0.07 mg kg-1) were significantly correlated with soil total Ni (r = 0.89 and 0.86) and available Ni (r = 0.84 and 0.74), respectively. Wheat Ni content of straw (1.68 ±0.28 mg kg-1) and grains (0.28 ±0.04 mg kg-1) were significantly correlated with soil total Ni (r = 0.87 and 0.81) and available Ni (r = 0.84 and 0.85), respectively. By increasing straw Ni content grains increased (r = 0.89 for rice and r = 0.95 for wheat). Grains of rice and wheat exhibited lower Ni concentration than that of the straw (20.9% ± 1.64 and 16.7% ± 1.04, respectively). According to FAO/WHO rice and wheat grains contain normal Ni concentration and no evidence of possible potential human health risk with grains consumption.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».