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Enregistrement W2035053814 · doi:10.2134/jeq2001.3011

Bioremediation of Residual Fertilizer Nitrate

2001· article· en· W2035053814 sur OpenAlexaff
Benjamin U. Ugwuegbu, Shiv O. Prasher, Darakhshan Ahmad

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioremediationBiostimulationNitrateFertilizerEnvironmental chemistryNutrientEnvironmental scienceBiodegradationChemistrySubsoilEnvironmental engineeringSoil waterSoil scienceContaminationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This exploratory laboratory study was undertaken to develop and test an in situ bioremediation system intended to point the way toward a possible field application. The proposed method uses a water table management (WTM) system to deliver nutrients or other amendments to subsoil microorganisms for biostimulation and subsequent biodegradation of pollutants in the saturated and unsaturated zones of the soil. The study was carried out on packed soil columns and bioremediation of residual fertilizer nitrate was attempted. Different levels of organic carbon supplement (glucose C) were introduced into these columns via subirrigation in order to supplement the readily available organic carbon levels in the soil. The study was carried out in two experimental setups. The first setup investigated (i) the effect of addition of a high (970 mg L(-1)) and a low (120 mg L(-1)) glucose C level and (ii) the efficacy of using the subirrigation system as a method for nutrient delivery in bioremediation of leached nitrate. This setup was monitored with time, depth, and with reference to the nitrate residue in the soil solution. Leached nitrate was denitrified to less than 10 mg L(-1) nitrate N at both glucose levels. The second setup investigated the effect of a range of low levels of glucose C on nitrate decontamination, soil pH, and total microbial count in order to find out an optimal glucose C level that reduced the most nitrate and maintained the pH homeostasis 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations9
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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