Phyto-extraction of Copper, Iron, Manganese, and Zinc from Environmentally Contaminated Sites in Ethiopia, with Three Grass Species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 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. Keywords: PhytoextractionIndustrial wasteMunicipal wastesIndigenous speciesEthiopia Acknowledgments We acknowledge the ESTC (Ethiopian Science and Technology Commission) and ENDA (Environment Development Action) Ethiopia, for covering the field expenses in Ethiopia. The interest, cooperation and support given by Mr. Camille de Stoop, the country coordinator of ENDA, made the field work a success. Special thanks goes to W/o Amakelech Bogale, from ENDA Ethiopia, for providing unreserved technical assistance during the field work. We are very thankful to Mrs. Gisele Morin-Labatut, who facilitated support from IDRC to cover travel cost and part of the laboratory expenses. The ILRI is acknowledged for supplying the planting materials and for the weather data. We are also very grateful for access to facilities, and excellent cooperation by the Forage Crops Section of the Saskatoon Research Centre of Agriculture and Agri-Food Canada. The Department of Soil Science of the University of Saskatchewan is acknowledged for its support in some of the laboratory analyses and Mr. Barry Goetz for the analytical work.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».