An overview of potentially toxic element pollution in soil around lead–zinc mining areas
Notice bibliographique
Résumé
Metal mining activities have been major contributors of potentially toxic elements (PTEs) in the environment, leading to substantial soil pollution. One such example is lead–zinc mining around the world. Elevated concentrations of PTEs are commonly detected in nearby areas of both active and abandoned mines. This is primarily attributed to the release and dispersal of untreated waste materials from these mines into the surrounding environment. Mining-related soil pollution with PTEs can pose many different kinds of risks in a variety of contexts such as eco-toxicity, phytotoxicity, human health risk, as well as soil and water pollution. This review summarizes available data in the literature (2000–2023) on PTEs polluted soils originating from lead–zinc mining areas across the world. In this study, an attempt has been taken to evaluate the pollution level of PTEs in soils using collected data. The study shows the most polluted world regions are reported in Asia, followed by Europe and Africa, and only a few studies are reported in north, central and south America. The elements commonly analyzed in conjunction with Pb and Zn were Cd and Cu, whereas those responsible for increased pollution were Cd > As > Cu > Hg–Mn–Tl. Assessment of the pollution and health hazards has shifted to include a variety of quality indexes, including multivariate statistical analyses and microbial diversity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».