Notice bibliographique
Résumé
A method for speciation of vanadium in soil is presented in this work. The sequential extraction analysis procedure of Tessier et al. for heavy metals was used for the vanadium separation. The method consists of sequential leaching of the soil samples to separate five fractions of metals: (1) exchangeable, (2) bound to carbonates, (3) bound to Fe-Mn oxides, (4) bound to organic matter and (5) residual. The leaching solutions of Tessier were used for the vanadium extraction, only for the residual fraction the HClO(4) was replaced with H(2)SO(4). The optimum conditions for leaching of vanadium from soil (weight of sample, concentration and volume of extractants, time of extraction) were chosen for each fraction. A sensitive, spectrophotometric method based on the ternary complex V(IV) with Chrome Azurol S and benzyldodecyldimethylammonium bromide (epsilon=7.1x10(4) l mol(-1) cm(-1)) was applied for the vanadium determination after separation of V(V) by solvent extraction using mesityl oxide and reduction of V(V) using ascorbic acid. This method was applied for vanadium speciation in soil from two different regions of Poland: Upper Silesia (industrial region) and Podlasie (agricultural region). The content of vanadium in the fractions of Upper Silesia soil was respectively (in 10(-3)%): I, 3.39; III, 4.53; IV, 10.70; V, 8.70 and it was the highest in the organic fraction, indicating input by anthropogenic activities. The content of vanadium in Podlasie soil was clearly lower and it was (in 10(-3)%): I, 2.07; III, 0.92; IV, 0.69; V, 1.23. The concentration of vanadium in fraction 2 of both soils was less than detection limit of applied method. The total content of vanadium in the five soil fractions was in good correlation with the total content of this element in both soils found after HF-H(2)SO(4) digestion. Analysis using the ICP-AES method gave comparable results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 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 ».