Heavy Metal Contamination and Bioaccumulation Patterns from a Ramsar Wetland Tributary, Northern Algeria: A Baseline Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater ecosystems face increasing contamination by heavy metals, yet their transfer patterns remain poorly understood. This study aimed to assess the extent of pollution by ten potential toxic elements (As, Ni, Zn, Pb, Cd, Cr, Fe, Cu, Mn and Se) in water, sediment, Spirogyra sp., and two endemic fish species (Tropidophoxinellus callensis and Luciobarbus callensis) in the El Mellah River. The element concentrations were measured in four matrices using inductively coupled plasma optical emission spectrometry. Bioaccumulation Factor and Trophic Transfer Factor were used to depict bioaccumulation patterns across the ecological strata and two levels of the food web. The results showed that all sediment samples demonstrated very high ecological risk, consistently exceeding critical thresholds (PLI > 1, RI > 600). Contamination factor and geoaccumulation index revealed moderate to extreme contamination by As and Cd throughout all samples. Both fish species exhibited a bio-accumulation affinity for Cr, Cd, Mn, and Zn from water, while concurrently accumulating As from Spirogyra sp. Muscle tissue concentrations of As, Pb, Cr, and Cd in both species exceeded international guideline values. Health risk assessment indicated that children face elevated exposure risks, with Cd intake exceeding safe limits and total hazard quotient surpassing safety thresholds by 2.6-fold, while carcinogenic risks from Cd and Cr exceeded acceptable levels for both adults and children. These findings provide baseline contamination data for this tributary system and highlight elevated risks to both human health (through fish consumption) and ecosystem integrity, indicating the need for targeted monitoring and risk management measures.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».