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Enregistrement W1927145055 · doi:10.1002/clen.201400569

Evaluation of Lead in Arable Soils, China

2015· article· en· W1927145055 sur OpenAlexaff
Xiuying Zhang, Dongmei Chen, Taiyang Zhong, Xiaomin Zhang, Min Cheng, Xinhui Li

Notice bibliographique

RevueCLEAN - Soil Air Water · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésArable landSoil waterEnvironmental scienceSmeltingChinaIrrigationEnvironmental protectionGeographyAgricultureAgronomySoil scienceBiologyChemistryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lead (Pb) contamination in arable soils is one of the most serious ecological problems due to its high toxicity on human health. Thus, we need to understand the concentration level, contaminated area, and spatial distribution of Pb in arable soils on regional or national scale. This paper reviewed the studies on Pb concentrations throughout Chinese arable soils, based on relevant 537 studies from 2002 to 2014. The results showed that the average Pb concentration was 34.41 mg/kg, higher than its background of 23.50 mg/kg, indicating that Pb has been introduced into soil from exterior sources. Mining and smelting activities, irrigation by wastewater, and urban development greatly contributed to Pb accumulation in arable soils. North China had lower Pb concentrations than the south, and many hotspots existed on the Pb concentration map due to mining and smelting activities. On the provincial scale, arable soils in Yunnan, Guangxi, and Shaanxi Provinces were moderately polluted by Pb, Gansu and Shaanxi Provinces were slightly affected by Pb, while the other provinces showed relative safe levels.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,225 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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