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Enregistrement W4411201977 · doi:10.1080/02757540.2025.2514488

Critical examination of soil metals distribution in the Copper Belt City of Lubumbashi (D.R. Congo): analysis of soil eukaryotic communities

2025· article· en· W4411201977 sur OpenAlexafffund
K. K. Nkongolo, John Banza Mukalay, Antoine K. Lubobo

Notice bibliographique

RevueChemistry and Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCopperDistribution (mathematics)Soil testCopper mineEnvironmental scienceGeologySoil waterSoil scienceMetallurgyMaterials scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objectives of the present study are (1) To determine the dynamics of metal distribution around the main mining site in the Copper Belt City of Lubumbashi, and (2) to establish the soil eukaryotic profile in ecologically different sites. The highest levels of copper and cobalt were found at the remediated tailing and the mining sites with 9447 mg/kg and 1387 mg/kg for copper, and 2228 mg/kg and 817 mg/kg for cobalt, respectively. The total levels of these elements in urban areas located beyond 2 km from the mining site were, in most cases, low and below the levels expected to cause harm to the environment and humans. A close examination of the amplicon sequences revealed that Bigelwiella and Gymnochlora were among the top two most prevalent algae genera at each site. For metazoan populations, Mnemiopsis (48%) was the most dominant genus in the residential site, while Diadegma (41%) was the dominant genus in the agricultural dry land. Pseudosuccinea (23%) was predominant in agricultural wetland and Skrjabinema with 26% was the prevalent genus in the tailing. Soil metal content, pH and organic matter levels were not the driving factors of the variations in eukaryotic compositions and abundance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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