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Enregistrement W1977236680 · doi:10.1081/css-120017419

Phyto-extraction of Copper, Iron, Manganese, and Zinc from Environmentally Contaminated Sites in Ethiopia, with Three Grass Species

2003· article· en· W1977236680 sur OpenAlexafffundabout
Fisseha Itanna, Bruce Coulman

Notice bibliographique

RevueCommunications in Soil Science and Plant Analysis · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreUniversity of Saskatchewan
Mots-clésManganeseZincCopperEnvironmental chemistryContaminationExtraction (chemistry)ChemistryEnvironmental scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rhodegrass (Chloris gayana cv. Kallide) and forage setaria (Setaria sphacelata cv. Kazungula), two indigenous grass species, and oat (Avena sativa L.), a recently introduced forage crop, were grown on contaminated sites in Ethiopia, to determine their potential in removing copper (Cu), iron (Fe), manganese (Mn), and zinc (Zn) from the soils. Soil pH influenced the availability and plant uptake of micronutrients; therefore, the grasses grown at the industrial waste site with a high pH, had the lowest micronutrient concentrations. Setaria and rhodesgrass had higher concentrations of all the micronutrient metals than oat. Rhodesgrass and setaria accumulated concentrations of Fe and Mn, normally considered toxic to many crops, without developing chlorotic symptoms and yield suppressions. Iron in setaria and Zn in rhodesgrass declined significantly with advancing maturity. Considering biomass yield and tissue concentration, it was found that setaria removed the greatest quantity of micronutrients per unit area of soil.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,213 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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