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Enregistrement W2029355973 · doi:10.1081/ese-100102612

EFFECT OF BIOAUGMENTATION ON MICROBIAL TRANSPORT, WATER INFILTRATION, MOISTURE LOSS, AND SURFACE HARDNESS IN PRISTINE AND CONTAMINATED SOILS

2001· article· en· W2029355973 sur OpenAlexafffund
Reza Mehmannavaz, Shiv O. Prasher, Darakhshan Ahmad

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part A · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLoamInfiltration (HVAC)Soil waterBioaugmentationWater contentEnvironmental scienceMoistureSoil scienceSoil classificationContaminationChemistryGeologyGeotechnical engineeringBioremediationMaterials scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three different soils, a clay, a pristine sandy loam and a PCB-contaminated sandy loam, were bioaugmented to determine the influence of clay content and contaminants on the transport of bacteria in unsaturated soils, using surface irrigation water as a transport medium. The results indicate that the transport of the implanted bacteria was influenced negatively more by the presence of PCBs than by the clay content of the soil. Transport was directly related to the frequency of irrigation and length of the intervals between irrigation periods, making these variables important factors to consider when applying bioaugmentation via downward percolating water. Other parameters measured after bacterial bioaugmentation were water infiltration, moisture loss, and surface hardness of these soils. Surface water infiltration was affected more by the soil clay content than by the hydrophobic contaminant. Infiltration was significantly but differently influenced by bioaugmentation, positively in clay, negatively in sandy loam, and negatively (to a lesser extent) in the PCB-contaminated sandy loam soils. Moisture loss was slower in the bioaugmented soil than in the control soils, with this difference being most pronounced in the PCB soil. High moisture loss in the bioaugmented clay soil rendered it the hardest soil for surface penetration.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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