Solubility, partitioning, and activity of copper‐contaminated soils in a semiarid region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We studied the fate of Cu in contaminated semiarid soils from two areas with different mining activities in central Chile. Several regression models were evaluated to use soil physicochemical characteristics to predict solubility, partitioning, and activity of Cu. Furthermore, we hypothesize that the type of Cu mining compound (smelter dust versus tailing sand) can be another important variable determining the bioavailability of Cu. In the studied neutral to alkaline soils, soil organic matter (SOM) enhanced Cu solubility most probably through the formation of organic complexes with dissolved organic C (DOC). As a consequence, Cu solubility and partitioning were better explained by DOC concentration than by SOM content. On the other hand, Cu activity was mainly related to soil pH and was not affected by DOC. Although we found differences between the two study areas, Cu solubility and partitioning might not be as dependent upon the origin of the Cu mining compound as upon other physiochemical characteristics that influence the concentration and characteristics of DOC. Total Cu, pH, and DOC would be the most important variables to consider on Cu solubility, however, data about the nature of SOM may certainly improve the prediction models. Thus, multiple binding site models between Cu and DOC should be studied to improve predictions of Cu solubility.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».