Trace Elements Elevate Health Risks: Heavy Transport Intensifies Soil Contamination in Selected Areas of Dar es Salaam City
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Urban soil contamination is a growing concern due to increasing human activities and expanding transportation systems. This study assessed the effects of heavy traffic on soil quality and human health in selected areas of Dar es Salaam City via the consumption of leafy vegetables grown near the traffic roads. The study used laboratory tests, statistical analyses, pollution indices, and health risk assessments. We used two pollution indices, the geo‐accumulation index and soil‐to‐plant transfer coefficient, to determine the contamination levels and trace element absorption by leafy vegetables, respectively. We collected 58 soil samples from selected roadside areas and 11 leafy vegetable samples grown near roads. The analysis of irrigation water used for selected farms was also conducted. The parameters analyzed in this study were pH, organic matter, and trace elements (Pb, Cd, Cr, Cu, and Zn). Results showed varying trace element levels near roads, with Zn > Pb > Cu > Cr > Cd as the dominant order, primarily linked to vehicle emissions. Elevated trace element levels in soil and leafy vegetables confirmed the influence of traffic on the quality of studied leafy vegetables. Health risk assessments revealed that Pb posed the greatest risk, followed by Cr, Cd, Zn, and Cu, highlighting serious health concerns for consumers of the studied roadside leafy vegetables. This study recommends public health campaigns to raise awareness on roadside vegetable farming and further research to develop remediation for contaminated farms in the Dar es Salaam.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».