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Enregistrement W67675517

Application of aquatic plant-based green technology as phytoindicator and phytoremediation and for heavy metals contaminat in freshwater bodies

2010· article· en· W67675517 sur OpenAlexaboutno aff
Rashidi Othman, Izawati Tukiman, Ruhul Izzati Shaharuddin, Nurul Azlen Hanifha

Notice bibliographique

RevueThe International Islamic University Malaysia Repository (The International Islamic University Malaysia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquatic ecosystemEnvironmental scienceAquatic plantWater qualityNutrientEnvironmental chemistryEcologyMacrophyteBiologyChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the research is to study the potential of aquatic spesies to be used as indicator for unhealthy environment such as polluted freshwater bodies. Aquatic plants growing in or near water are emergent, submerge, or floating. Aquatic plants are beneficial to lakes because they provide shelter for fish and substrate for aquatic invertebrates. They also produce oxygen, which assists with overall lake functioning, and provide food for some fish and other wildlife. A lack of aquatic plants in system where they are expected to occur may suggest a reduced population of sport and wildlife. In addition, the absence of aquatic plants may also indicate water quality problems as a result of excessive nutrients, herbicides or heavy metals and may interfere with lake functioning, recreational activities, and detract from the aesthetic appeal of the system. Aquatic plants s are excellent indicator for unhealthy freshwater bodies because they respond to nutrients, light, toxic, contaminants, metals, herbicides, turbidity, water level change, and salt. Heavy metal and other toxic compounds discharged into the environment from industrial, agricultural, and domestic sources have contaminated a substantial portion of the hydrosphere and other parts of the biosphere. Their effects on aquatic ecosystems are a result of their low solubility in water, chemical stability in sediments, and accumulation through biological concentration and magnification in food-webs. Thus, aquatic plant-based green technology offers a simple, cheap and energy efficient method of treating polluted water and wastewater including heavy metal. In this study, thirteen samples of water were collected from different places where nine different aquatic plant species were abundance and dominant. All the water samples were analyzed for six types of heavy metals which are iron (Fe), lead (Pb), copper (Cu), zinc (Zn), nickel (Ni) and manganese (Mn) . Results showed that the abundance of certain aquatic species indicate high concentration of certain heavy metal in that particular environment (Table 3). Some of the concentration of heavy metal are exceeded the limits of recommended range by Canadian standard (CCME)-protection of aquatic life. The concentrations of metals in aquatic plants can be more than 100 000 times greater than in the associated water (Albers and Camardese, 1993). Therefore, macrophyte is effective in responding heavy metal in low level environmental contamination that might otherwise be difficult to detect.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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