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Enregistrement W4312888469 · doi:10.18178/ijesd.2022.13.6.1398

Heavy Metal Concentrations in Hard Clam Meretrix lyrata and the Coastal Environment of Tien River Estuary, Mekong Delta

2022· article· en· W4312888469 sur OpenAlexaff
Trần Tuấn Việt, Phuoc‐Dan Nguyen, Quoc-Tuc Dinh, Huu-Viet Nguyen, Emilie Strady, S. Han

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Science and Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstuaryCadmiumSedimentFleshEnvironmental scienceMusselEnvironmental chemistryHeavy metalsDeltaFisheryChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coastal area surrounding Mekong Delta-Vietnam (MDV) is one of the largest clam farming sites in Vietnam. Furthermore, previous studies showed that the rapid growth of urbanization, industrialization, and agriculture lead to the contamination of heavy metals in MDV. Therefore, this study is aimed to evaluate the presence of cadmium (Cd), cooper (Cu), lead (Pb) and zinc (Zn) in sea water, sediment, as well as hard clam (Meretrix lyrata) around coastal area of Tien River Estuary named Tan Thanh. The results showed that all studied metals’ concentrations in sediment were lower than the limits of marine sediment quality guidelines, except Zn. The levels of studied metals in clam samples were less than the maximum values of metals in food which regulated by Commission Regulation 1881/2006 and some countries. Concentrations of Cd, Cu, Pb and Zn in the clam flesh were ranging between 0.01 and 1.34 mg kg-1, 1.1 and 15.8 mg kg-1, not detected and 0.6 mg kg-1, as well as 9.9 and 192.5 mg kg-1, respectively. Among the studied metals, Cd is considered as the most influential parameter for the health risk assessment of local clam consumers. According to this study, the daily intake of 100 g clam flesh (wet weight) is recommended as the largest amount of clam for local consumers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, 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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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