Metal contents of some selected vegetables grown in Bodoland territorial region of Assam, India
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Metals play a crucial role in the metabolic pathways during the growth of vegetable plants. The presence of heavy metals or trace metals also takes a vital role in the nutrient quality of a vegetable. The vegetables are an inevitable part of the human diet and provide essential nutrients to maintain the normal functioning of human health and growth. The application of fertilizers and pesticides facilitates the accumulation of heavy metals by the vegetables grown in the fields. Consumption of heavy metals beyond the permissible limit along with vegetables may impact human health. Moreover, the production of nutritious food and its safety is an important aspect of the measure of any nation’s economy. Considering all these points, the present work was undertaken to analyze the heavy metal contents in the six mostly produced and consumed vegetables grown in Bodoland Territorial Region (BTR), a tribal-dominated region of the state Assam, India. The vegetables analyzed were fern leaves (Diplazium esculentum), jute leaves (Corchorus olitorius), green arum leaves (Colocasia esculenta), pointed gourd (Trichosanthes dioica), yard long bean (Vigna unguiculata ssp. Sesquipedalis) and spiny gourd (Momordica dioica). The metals analyzed were Cu, Fe, Ni, and Zn. The presence of heavy metals was detected in all the vegetable samples.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle