Abiotic and biotic factors influencing heavy metals pollution in fisheries of the Western Amazon
Notice bibliographique
Résumé
The escalating industrial and artisanal extraction of natural resources in the Amazon Basin has centered it into the spotlight of global environmental concern. This study deals with the environmental problems of heavy metals pollution and biomagnification, which stem from mining, agricultural, petrochemical, and industrial discharges. We conducted an extensive investigation, analyzing 360 fish specimens representing 58 species, to assess the concentrations of 11 metals (Al, As, Cd, Cr, Cu, He, Mn, Ni, Pb, Zn, and Hg) along the Ecuadorian sections of the Napo and Pastaza watersheds. Stable isotope analyses (δ15N and δ13C) were employed to determine their trophic positions and potential biomagnification risks. Sampling was carried out during two distinct hydrological seasons to capture seasonal variations in metal concentrations. Furthermore, we estimated species-specific daily heavy metal intake levels. The results of our study revealed that 15 fish species and 53 individual specimens exhibited heavy metal concentrations surpassing recommended standards, with elevated levels of Al, As, and Hg posing significant risks to human consumers with daily intakes of 0.46 kg/day. Notably, our investigation unveiled concerning trends, including increased metal concentrations, Hg biomagnification within fish populations from the Pastaza watershed, and an association between smaller fish size and higher metal content. This study provides a crucial baseline for monitoring future environmental changes and understanding the persistent impacts of heavy metal pollution in the Ecuadorian Amazon region and the broader Western Amazon. It underscores the urgent need for sustainable environmental management practices to mitigate the escalating threat to these vital ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».