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Enregistrement W2005541578 · doi:10.2136/sssaj2000.642595x

Adsorption of Free Lead (Pb <sup>2+</sup> ) by Pedogenic Oxides, Ferrihydrite, and Leaf Compost

2000· article· en· W2005541578 sur OpenAlexaff
Sébastien Sauvé, Carmen Enid Mart ı ́ nez, Murray B. McBride, William H. Hendershot

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerrihydriteAdsorptionPedogenesisCompostChemistryAqueous solutionEnvironmental chemistryInorganic chemistrySoil waterSoil scienceGeologyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron oxides and organic matter have a high capacity to adsorb Pb and concomitantly maintain a low free Pb 2+ activity in solution. It is, therefore, important to assess the adsorption capacity of naturally occurring materials and evaluate their potential to reduce toxicity. The free Pb 2+ activity was measured in the solution in equilibrium with ferrihydrite (a synthetic Fe oxide), two field‐collected pedogenic amorphous oxides, and leaf compost. The experiment used a factorial design varying total Pb loading and solution pH. The results show that ferrihydrite was more efficient in lowering Pb aqueous concentration than the two pedogenic oxides. Furthermore, of the two pedogenic oxides examined, a higher Pb 2+ activity was maintained in solution at equilibrium with the most crystalline phase, which also has a lower surface area relative to the other adsorbents. Leaf compost maintained a significantly higher free Pb 2+ activity, relative to the various oxides. The experimental data could be fitted to a semi‐mechanistic model predicting free Pb 2+ activity as a function of total Pb loadings and pH, with R 2 varying from 0.77 to 0.92.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations138
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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