A Survey of Heavy Metal Concentrations in the Surface Sediments along the Iranian Coast of the Caspian Sea
Notice bibliographique
Résumé
Metals discharged into coastal areas of marine environments are likely to be scavenged by particles and removed to the sediments. The sediments, therefore, become large repositories of toxic heavy metals. This research examined the concentrations of heavy metals (Al, Cd, Cu, Pb, Ni, Zn) in the nearshore sediments in the alongshore direction of the Iranian coast of the Caspian Sea. Fourteen samples were collected and granulometric compositions were determined. The consideration of three grain size fractions (0.355 mm, 0.212 mm and 0.075 mm), plus fourteen bulk samples required analyzing 56 samples for the presence of heavy metals. Laboratory analysis of the samples was accomplished using the Cold Acetic Protocol, followed by Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy. Preparation of the samples involved the utilization of the Cold Acetic Acid Extraction Protocol established by the Great Lakes Institute for Environmental Research (GLIER), Canada. The results provided evidence of large differences in total metal concentrations in the sediment samples from the fourteen sites. Box and Whisker plots demonstrated that metal concentrations were not homogeneously distributed, and that there were large spatial variations in the median concentrations of heavy metals at each sample site. The statistical technique of discriminant analysis revealed that the six heavy metals had distinct and statistically significant concentrations at various locations along the coast. Concentrations reflected metal loadings from anthropogenic sources located at and in the vicinity of the sampling sites.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».