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Enregistrement W4410258208 · doi:10.1016/j.hazadv.2025.100749

Ecological risk assessment of heavy metals in the marine sediments associated with the petroleum hydrocarbon industry in the central Arabian Gulf

2025· article· en· W4410258208 sur OpenAlexaff
Elnaiem Ali Elobaid, Oğuz Yiğiterhan, Ebrahim M.A.S. Al-Ansari, Zhi Chen, Yasir Elginaid Mohieldeen, Rifaat Abdalla

Notice bibliographique

RevueJournal of Hazardous Materials Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesQatar UniversityQatar FoundationQatar Research, Development and Innovation Council
Mots-clésPetroleumHeavy metalsHydrocarbonEnvironmental sciencePetroleum industryGulf warOceanographyGeologyEcologyEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringChemistryBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy metal contamination of marine sediments poses a critical environmental threat in the Arabian Gulf, with documented impacts linked to regional activities of petroleum industry. Despite this, there is still very limited information and a big gap in the literature on contamination status of surface sediments. Therefore, this study aims to address this concern by examining the spatial distribution and levels of heavy metals and metalloids within the sediments of the Qatar’s Exclusive Economic Zone, focusing on the potential ecological risks and toxicological impacts, associated with the petroleum hydrocarbon industry. Sediment samples were collected from the central Arabian Gulf, repressing distinctive water depths at 12 stations, spanning depths of 11 to 72 meters. The multipurpose Qatar University research vessel (R/V Janan) was utilized for sampling. Samples were analyzed for metal concentrations, grain size, and total organic carbon content. Mean concentrations (mg kg⁻¹) were found in the following order: Ca (292,281) > Al (6,530) > Fe (4,623) > Sr (2,433) > Mn (83.3) > Ni (15.5) > Cr (22) > Zn (13.1) > V (8.7) > Cu (5.7) > As (4.02) > Co (2.17) > Pb (1.43) > Cd (0.04) > Hg (0.02), with Sb levels below detectable limits of the instrument (0.0013 mg kg -1 ). The results indicated that the four major metals (Al, Fe, Sr, and Mn) exhibited higher mean concentrations than the other elements. Ni, V, Pb, Cd, Hg and Sb had the lowest concentration. Ecological risk assessments revealed that, except for As, most metals presented limited pollution risk. This elevated Arsenic concentration was observed at deep-water stations and harbor areas along the southern transect. The relationships between elemental concentrations, sediment characteristics, and their TOC contents are both evident and well-defined. Grain size fractions of sediments and TOC content contributed to low metal concentrations together with the mechanism of prevailing hydrodynamic conditions. The strong statistical correlation between the natural background elements Al, Fe, and other heavy metals indicated natural origin. The study’s multiple-element risk index highlighted that anthropogenic activities associated with oil operations, and petroleum hydrocarbon extraction facilities have a minimal impact on marine sediment heavy metal concentrations. Overall, the results suggest a low-to-slight toxic pollution status in the study area. This study provides critical information for policymakers supporting efforts for sustainable marine management strategies in the Arabian Gulf’s vulnerable ecosystems.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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