Assessing Seasonal Variability, Trend, Distribution and Degree of Heavy Metal Contamination in Urban Lake Sediment, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated whether there was an effective discriminant function that substantially depicted two-group seasonal variation and predicted metals’ posterior seasonal variability group membership. It also sought to quantify the degree of sediment contamination by both single and multiple metals. The analytical method involved discriminant analysis for the derivation of the discriminant function and adoption of single and integrated contamination indices for the determination of the degree of sediment contamination. The sediment samples were analysed using inductively coupled plasma mass spectrometry. The results from multivariate Wilks’ Lambda, canonical correlations and functions at group centroids provided clear evidence of significant discriminant functions that signified substantial dry and wet seasonal variations. In terms of relative contribution, Al, Fe, Pb, Na and Ni had the highest impact on the discriminant function. With 76% predictive accuracy, Al, Fe, Pb, Na were classified under the greater probability of dry season variability, while Ni was predicted to have the posterior probability of greater wet season variability. Based on the contamination factors, the level of sediment contamination by Pb and Na ranged from heavy to very heavy but Al and Fe showed moderate contamination. Based on the modified degree of contamination, the overall degree of sediment contamination by all the heavy metals analysed in the study ranged from moderate to heavy degrees of contamination. An assessment with the pollution load index, using trace metals (Pb, Mn, Cu, Ni, Cr), showed that the overall status of the degree of contamination was greater than the baseline level, indicating that the sediments were typically polluted and consequently in a progressive state of deterioration caused by the metals. In general, the degree of contamination was greater in the dry season and in the northern part of the lake.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».