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Enregistrement W4399257325 · doi:10.1186/s40068-024-00339-6

Metals profile of milled shrimps and the potential risk associated with their consumption

2024· article· en· W4399257325 sur OpenAlexaff
Marian Asantewah Nkansah, Dominic Adrewie, Ida Sandra Quarm, Seth Obiri -Yeboah, Matt Dodd

Notice bibliographique

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHeavy Metals in Plants
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Environmental scienceHeavy metalsWaste managementBusinessEnvironmental chemistryNatural resource economicsChemistryEnvironmental engineeringEnvironmental healthRisk analysis (engineering)EconomicsEngineeringMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The presence of metals in milled shrimps sold on some major markets in Kumasi were investigated to ascertain their levels and the potential health risk they may pose to humans when ingested, due to the level of pollution in the marine environment where these shrimps are obtained from. The samples, which comprised of 30 composites, were analysed using x-ray florescence spectrometry and found to contain Co, Cr, Cu, Fe, K, Mo, Ca, Zn, As, Sr, and Zr with average concentrations of 4.09 mg kg− 1, 5.17 mg kg− 1, 25.14 mg kg− 1, 351.47 mg kg− 1, 9050.74 mg kg− 1, 4.08 mg kg− 1, 21984.48 mg kg− 1, 696.89 mg kg− 1, 8.99 mg kg− 1, 328.54 mg kg− 1, and 9.86 mg kg− 1 respectively. Non-carcinogenic risk indicators analysed suggested a likelihood of health hazard when the milled shrimps are ingested, particularly concerning is the levels of arsenic determined. The arsenic may, however, be in organic form which will make it less of a concern. The levels of the metals could not be linked statistically to the milling process after comparing them to procured controls, which may suggest that these metals may have been picked up in the aquatic environment and/or prior to milling. There is a need, therefore, for action to reduce pollution and remediate the aquatic environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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