Landscape pattern and fragment of sonneratia alba, avicennia alba and rhizophora apiculata in mangrove ecosystem as an effective ecological indicator tools for inorganic contaminants monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Mangrove forest ecosystems are threatened by direct impacts such as cutting and pollution due to agricultural, industrialization and urbanization activities. Mangrove forests are often regarded as unpleasant environments with little intrinsic value. Mangrove forests perform valued regional and site-specific functions. Mangrove species can take up excessive nutrients and also play a crucial role in creating a favourable environment for a variety of chemical, biological and physical processes that contribute to the inorganic removal and degradation of organic compounds. Of the many mangrove species Sonneratia alba, Avicennia alba and Rhizophora apiculata have been studied for biomonitoring of toxic heavy metals elements (Fe, Cu, Zn, Pb and Mn) in a wide range of plant tissues (roots and leaves) and sediment composition at three different locations in Negeri Sembilan, west coast of Malaysia. The results established that there were significant differences between the three mangrove species, locations, plant tissues and sediment samples and their interaction for all the five heavy metals content. The findings revealed that leaf tissues for all species accumulated mostly Fe, Zn, Pb and Cu. Interestingly we noticed that different localities will accumulate different type of heavy metals, for instance R. apiculata leaf tissues were detected with higher concentration of Cu and Pb at Kampung Sungai Sekawang whereas in another two sites were detected with Cu, Fe, Zn and Pb. S. alba indicated that the most heavy metals highly accumulated was Zn followed by Pb and Cu. In this study A. alba showed Zn was highly accumulated in leaf tissues at Pasir Panjang. Thus, those three mangrove species appear to have the greatest potential for use as an effective ecological indicator tools for inorganic contaminants monitoring in mangrove ecosystems
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».