Predicting Al, Cu, and Zn concentrations in the fine roots of trembling aspen (<i>Populus tremuloides</i>) using bulk and rhizosphere soil properties
Notice bibliographique
Résumé
We compared the predictions of Al, Cu, and Zn concentrations in fine roots of trees using properties of the bulk and rhizosphere soils to find the best approach to assess the ecological risks of metals to trees. Predictions were made from 18 trembling aspens ( Populus tremuloides Michx.) equally distributed on six sampling sites using multiple linear regressions with soil Al, Cu, and Zn speciation data and chemical and microbial properties as explanatory variables. Fine root Al, Cu, and Zn concentrations ranged, respectively, from 2137 to 7480, from 7.03 to 206, and from 41.2 to 360 µg·g dry root mass–1. No significant prediction was obtained for Al. The soil total water-soluble Cu and Zn concentrations better predicted the metal concentrations in fine roots than the concentration of labile metal species. The concentrations of reactive Zn, water-soluble organic C, and NH4+ together with microbial biomass of N were the other significant explanatory variables. The best regression models for Cu and Zn were obtained in the rhizosphere and explained, respectively, 79.2% and 95.7% of the variation of metal concentrations in fine roots. This work pointed out that the rhizosphere properties and processes need to be considered to correctly assess the ecological risks of metals to tree.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».