Environmental Pollution by Mercury and Trace Metals in Highly Vulnerable Afro-Descendant Territories in the Department of Cauca, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
Illegal gold mining causes mercury and trace metal contamination in many Colombian territories. The government has been requested by several ethnic communities to monitor and evaluate the state of mercury contamination in strategic ecosystems. The work aimed to evaluate mercury and trace metal contamination in a mining area located in Afro-descendant communities in the department of Cauca, Colombia. The study estimated the Hg content in different environmental compartments, such as soil, water, sediments, and trees. The level of trace metals in soil samples was assessed. It also estimated the human health risk associated with Hg from fish consumption. The concentration of T-Hg was measured using atomic absorption, and the trace element content was measured using inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). Two out of three watersheds examined had a mean T-Hg concentration in water that exceeded the international standard limit of 2.0 µg/L set by the United States Environmental Protection Agency (USEPA). The Rattlesnake River had the highest mean concentration of T-Hg in sediments at 1.05 µg/g. The community of La Toma exceeded the maximum permissible value for T-Hg in soil. While T-Hg concentrations in C. macropomum were low at 0.02 µg/g, they were surprisingly high in Prochilodus sp. at 0.53 µg/g. F. luschnathiana trees had the highest T-Hg levels at 18.3 ± 2.3 ng/g. The soil samples analyzed showed levels of As (21.4 µg/g), Cr (148.5 µg/g), V (205.0 µg/g), and Zn (146.5 µg/g) that exceeded the maximum levels established internationally. The presence of mercury and trace elements in the communities indicates a potential risk to human and environmental health.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».