Bioaccessibility and risk assessment of potentially toxic elements in indoor dust of an industrial city in Eastern India
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated the seasonal variability, bioaccessibility, and human exposure risks associated with potentially toxic elements (PTEs) in indoor dust of Durgapur, one of the largest industrial cities in West Bengal State of India. Indoor dust samples from over 80 households in 15 residential areas were collected over three seasons of the year and the samples were analyzed for the PTEs by inductively coupled plasma optical emission spectroscopy (ICP-OES). The annual average concertation was found to be high for Fe (50331 ± 9017 mg kg -1 ) followed by Mn (1571 ± 895 mg kg -1 ), Zn (303 ± 214 mg kg -1 ), Cu (139 ± 67 mg kg -1 ), Cr (111 ± 65 mg kg -1 ), Pb (70.4 ± 55 mg kg -1 ), Ni (40.0 ± 23 mg kg -1 ), Cd (2.66 ± 2.3 mg kg -1 ). The total PTEs content in the dust was found to be higher in the winter. The bioaccessibility of PTEs was found to vary from 6.5% to 62.1%, in the order of Zn > Cu > Cd > Pb > Ni > Cr > Mn > Fe. The bioaccessibilities of Cr, Fe, Ni, and Zn were higher during the monsoon, while Cu and Mn exhibited high bioaccessibilities in the summer, and Cd and Pb were most bioaccessible during the winter. Geo-accumulation Index (I geo ) was higher for Cd, followed by Pb and Zn. Principal component analysis coupled with XRD results revealed two potential sources for PTEs viz iron and steel industries (Cr, Fe, Mn and Ni) and vehicular emission (Cd, Cu, Pb and Zn). Both empirical and probabilistic approaches to assessing human health risk showed that there is no potential exposure risk from these elements. The probabilistic approach is more conservative than the empirical method. Among the different PTEs, Fe had a higher hazard quotient but was within the limit. The use of bioaccessible fractions for risk assessment had marginally decreased the hazard quotient. Therefore, it is recommended to use a conservative risk assessment, employing total PTEs with a probabilistic model. • Dust composition (mg/kg): Fe, Mn > 1000; Zn, Cu, Cr > 100; Pb, Ni > 10; Cd > 1.0. • Order of bioaccessibility (6.5-62.1 %): Zn > Cu > Cd > Pb > Ni > Cr > Mn > Fe. • Content of all elements was more in winter followed by summer and monsoon. • Sources are steel industry (Cr, Fe, Mn, Ni) and traffic emission (Cd, Cu, Pb, Zn). • No exposure risk from bioaccessible and total elemental content.
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».