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Enregistrement W4408789537 · doi:10.46481/asr.2025.4.1.248

Analysis of some heavy metals in foodstuffs contaminated with pesticides using a developed spot-test method

2025· article· en· W4408789537 sur OpenAlex
Emmanuel K. Ukpoko, Ishaq S. Eneji, Qrisstuberg Msughter Amua, R. A. Wuana

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAfrican Scientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHeavy Metals in Plants
Établissements canadiensCanadian Red Cross Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeavy metalsPesticideContaminationEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistryBiologyAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for food security is a call for a simple and quick spot-test that can be used for the detection of contaminated grains and foodstuffs. Mostly, stored grain foodstuffs contained heavy metals due to metallic pesticides applied against pest infestation and environmental metallic contact during production processes. Foodstuffs samples of white beans, red Guinea corn, and white maize corn were purchased from five markets in Makurdi Town. Pesticide residues were extracted from the samples with hot, distilled, and deionized water in a pressure hot water extraction system (PHWES), respectively. The water extract was used to assess the presence of metallic pesticide contents of some heavy metals with the spot-tests developed. The results show that the water extract from grain foodstuffs contained Al, Fe, and Zn in almost all the samples. This could be a result of the predominant use of metallic pesticides like aluminium phosphide insecticide for the storage of grain foodstuffs. The spot-test developed is a simple and veritable technique for checking metallic pesticides as contaminants on/in foodstuffs at the preventive stage. This spot-test will help to curtail the consumption of metallic pesticides from grain foodstuffs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle