Urban environmental geochemistry in metal mining districts: street dusts as a screening tool
Notice bibliographique
Résumé
Human exposure to toxic metals in urban environments located in mining districts is a source of concern for countries like Chile, where higher backgrounds may be found, and soil quality regulations are absent.This work compares metal concentrations in 185 street dusts samples collected in urban and peri-urban areas in three cities impacted by mining operations in northern Chile, as described in [1] and [2].The mean concentrations (in mg/kg) of Cu, Pb, and Zn were: Cu:527±600, Pb:47±48 and Zn:220±118 for Chañaral; Cu:690±1,400, Pb:55±58 and Zn:257±329 for Copiapó; and Cu:635±244, Pb<22 and Zn: 146±120 for Andacollo.Arsenic had <15% quantification frequency in each city.While the mean concentrations of Cu, Pb, and Zn had similar values, Copiapó showed higher extreme values, associated to many uncontrolled tailings in the city, which originate from several operations processing minerals from different sources.For Cu, As, Pb and Zn, 100, 7, 5, and 25% of samples, respectively, were above the Canadian guideline of residential/parkland soils, which was used as a reference.Statistical differences in street dusts concentrations (p<0.01) were significant for: cooper and zinc between Andacollo/Chañaral and Andacollo/Copiapó (but not Chañaral/Copiapó); and manganese for all city pairs.The concentrations of metals in street dusts are not regulated, but they represent a rapid and simple screening tool for comparison and hotspot detection.Street dusts also offer a cost-effective proxy of the superficial metal pool relevant for human exposure.Improving our knowledge of metal geochemistry and spatial distribution in mining cities is needed for the development of public policies protecting public health in urban environments.
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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 | 0,001 | 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 ».