Survey of rice (<i>Oryza sativa</i> L.) production ecosystems in northern Ghana confirms low risk of exposure to potential toxic elements from local grain consumption
Notice bibliographique
Résumé
Expanding local rice production to meet consumer demand is a priority action under the Government of Ghana’s Planting for Food and Jobs initiative. While studies on yield-enhancing interventions abound, fewer studies focus on food safety issues (e.g., the potential toxic element status of the production ecosystems). This study was, therefore, conducted to bridge the knowledge gap. Chemical analyses were conducted on water, soil, and rice grain samples from different production ecosystems in the Northern and Upper East regions of Ghana. Statistical analysis of the data showed that soil and rice grain arsenic concentrations were significantly higher ( P < 0.001) in the Upper East region. In the Northern region, mean cadmium concentration in rice grains from the irrigated lowland fields (0.023±0.003 mg/kg) was significantly higher than in grains from the rainfed fields. All recorded concentrations of rice grain arsenic, cadmium, and lead were, however, within permissible limits, indicating a low risk of dietary exposure. The observed differences in concentrations within and between regions suggest that soil texture and other geogenic factors could influence the potential toxic element status of the rice production ecosystems. Regular monitoring is, therefore, recommended to maintain the safety of Ghana’s locally produced rice for human consumption.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».