Risk assessment of organochlorine re pesticide recidue in Nigeria cannabis sativaL.
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis is a versatile crop with a wide range of agricultural and industrial uses. This study aimed to investigate potential health risks associated with organochlorine pesticide residues (OCPs) and heavy metals in different parts of Cannabis sativa L. plant. Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS) and Atomic Absorption Spectroscopy (AAS) were employed for the identification and quantification of OCPs and heavy metals, respectively. The OCPs results showed uniform presence of heptachlor (0.74-0.75 mg/kg), aldrin (0.34-0.35 mg/kg), and endosulfandiol (1.31-1.35 mg/kg) across all plant components. Endrin ketone was significantly higher in leaves (2.755 mg/kg), and p,p'-DDE was detected only in seeds (0.45 mg/kg) and blend samples (0.45 mg/kg). Concentrations of heptachlor, aldrin, endrin ketone, and p,p'-DDE exceeded Health Canada's Maximum Residue Limits (MRLs). Conversely, endosulfandiol levels remained within regulatory thresholds, and trans-Chlordane, 4,7-methanoindene, and methoxychlor were below detection limits in all plant parts. The health risk assessment, evaluated using estimated daily intake (EDI), hazard index (HI), and target hazard quotient (THQ) metrics, revealed that while most pesticide residues posed minimal health risks (HI < 1). THQ values for all analyzed pesticides were below 1.0, indicating low risk of non-cancer health effects.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».