Levels of Heavy Metals Contamination (As, Cd, Hg, Pb) in Some Human Consumption Water Sources in Agbangnizoun and Za-Kpota Town Halls, Southern Benin
Notice bibliographique
Résumé
In the current decades, the increasing presence of metallic contaminants in water for human consumption has become a major public health concern. This concern is even more pronounced in rural areas such as in the Town Halls of Agbangnizoun and Za-Kpota where the majority of households use surface water, wells and tanks to satisfy their daily drinking water needs, without any prior treatment, due to the low level of access to drinking water supplied by the State. This study aims at assessing the levels of contamination of these resources in mercury (Hg), cadmium (Cd), lead (Pb) and arsenic (As). The mercury was determined using the cold vapor technique by the Direct Mercury Analyzer (DMA-80) while lead and cadmium were analyzed by molecular absorption spectrophotometry by the DR 3900. The Arsenic was extracted by distillation using the silver diethyldithiocarbamate method then measured by molecular spectrophotometry technique. The results show that surface waters contain great quantities of metals than well and cistern waters. Lead (220.97 ± 9.45 µg/L) and cadmium (20.13 ± 0.17 µg/L) in surface waters have levels above WHO guidelines and Bénin standards. On the other hand, there is no significant difference between the metal concentrations of well and cistern waters at the 5% threshold compared to the borehole water (witness sample). Significant correlations are established between toxic metals (Pb and Cd) and physical parameters (turbidity and suspended matters) at the threshold of 1 %. As for mercury (Hg) and arsenic (As), the concentrations are very lower than these of Cd and Pb and below the quantification limit of the device. These results confirm that the surface waters consumed by the populations of the Town Halls of Agbangnizoun and Za-Kpota do not respect drinking water standards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».