Comparative Study of Toxins and Heavy Metals Levels Detected in The Gills Tissue and Sediments of Gills from Marine and Freshwater Fishes
Notice bibliographique
Résumé
The marine and freshwater ecology has been greatly impacted by the increased water pollution seen in aquatic life. Water pollutants greatly affect the fish's anatomy and physiology. Heavy metals are one such water pollutant that shows detrimental effects on biotic life. This study aims to quantify the toxins in the gill deposition and tissue samples from two fish samples each from freshwater and marine water. Various toxins were analyzed, including phosphate, sulphate, and heavy metals such as Lead, Cobalt, Manganese, Iron, Copper, and Nickel. The study shows the presence of heavy metal in the gills which could lead to lesions and discolouration compared to healthy fish. The differences in species and water bodies indicate the varying concentrations of potential toxins and heavy metals in gills and the accumulation of these probable toxins in freshwater and marine fishes. It helps lay the groundwork for detecting possible pollutants in two water bodies and the high rise of toxicity in water. This study indicates that the quality of water in different water bodies and the fish consumed poses significant risks to human health, with potential risk of hazard looming, as fish could be considered environmental biomonitoring tools.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».