Receptor modeling, ecological risks, and human health impacts of mercury in some Ghanaian topsoils due to mining and commercial activities
Notice bibliographique
Résumé
Globally, elevated environmental mercury levels have been linked to artisanal and small-scale gold mining; however, investigations into mining communities often overlook other potential sources and their contributions to soil mercury accumulation. This study explored the positive matrix factorization (PMF) receptor model to identify other possible sources of mercury contamination in two major mining communities (Kenyasi and Obuasi) and a commercial city (Sunyani) in Ghana. The mercury concentrations across the three study areas showed no significant differences (p = 0.257 at the 95% confidence level). The PMF model identified mining as the major contributor to mercury accumulation in Obuasi and Kenyasi, with other activities, such as farming, also contributing substantially. The generation and burning of hazardous waste in the Sunyani municipality due to increased commercial activities have contributed significantly to mercury contamination. Although the hazard quotient indicated no adverse health effects in the study areas (hazard quotient < 1), the pollution and ecological risk indices showed that Obuasi was significantly enriched with mercury, with considerable levels found in Kenyasi and Sunyani. The results from this study will serve as a good database for environmental studies on mercury particularly in Kenyasi and Sunyani, where there has not been any extensive research on mercury contamination.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».