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Enregistrement W6964015857 · doi:10.22034/gjesm.2023.04.15

Harbor water pollution by heavy metal concentrations in sediments

2023· article· en· W6964015857 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutionSedimentWater qualityWater pollutionContaminationMercury (programming language)Heavy metalsEutrophication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: The Belawan Harbor is the third largest port, which is located in an estuary, causing the port water area to be vulnerable to pollution, especially heavy metals. Conflicts between the community and the port authorities often occur due to pollution. Heavy metals are dangerous contaminants for waters, and total organic carbon in waters is needed but will cause eutrophication if the concentration is excessive in the environment. The level of heavy metal pollution in the waters of the Belawan Harbor and the factors that cause the pollution should be analyzed, because the level of heavy metal pollution has not been measured in the sediments of harbor waters. This study can be used as a reference for the actions of related agencies in dealing with heavy metal pollution in waters.METHODS: Sampling of sediments was performed at 10 locations, starting before the harbor activity began and moving toward the open sea. Sampling was conducted using Van Veen grab. Heavy metal concentrations were analyzed in the laboratory using the atomic absorption spectrometer method to assess the essential heavy metal copper and non-essential heavy metal lead, cadmium, and mercury. Heavy metal pollution in sediments was assessed by analyzing sediment pollution index. The multivariate statistical analysis on the relationship among factors was conducted using Pearson correlation matrix method, principal component analysis, and cluster analysis.FINDINGS: The environmental quality standards used indicate average concentration of heavy metals; lead (28,869 milligram per kilogram) and copper (8,003 milligram per kilogram) are below the quality standard. The mercury concentrations are undetectable (<0.00011 milligram per kilogram) at each station. By comparison, the concentration of cadmium (1,455 milligram per kilogram) exceeded the Interim Sediment Quality Guidelines from the Canadian Council of Ministers of the Environment. Results of the index analysis show that the average value of the pollution factor of copper is −0.177 (low contamination), that of lead is −1.433 (moderate contamination), and that of cadmium is −4.850 (high contamination); the geoaccumulation index value of copper is −5.328. (not polluted), that of lead is −0.190 (unpolluted), and that of cadmium −1.657 (moderately polluted). As mercury concentration in sediments is relatively low, it is not considered when calculating pollution levels. Overall, on the basis of a pollution index of 1.033 (1 < pollution load index ≤ 2), this condition indicates that the waters of the Belawan Harbor are categorized as not polluted to lightly polluted. The highest total organic carbon is at the estuaries of the Belawan and Deli Rivers. The sediment fraction is 72.2 percent sandy, 16.4 percent sludge, and 11.4 percent clay substrate.CONCLUSION: Pollution in the waters of the Belawan Harbor is in the category of not polluted to slightly polluted. Although the pollution is still in the light category, this must be of particular concern to the relevant agencies, especially the local government, to make the right policies to overcome this pollution immediately. Pollution problems increase with the anthropogenic activities around coastal areas, as well as activities in the Belawan and Deli River watersheds, because the pollutant will flow from the upstream to the estuary area.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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