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Enregistrement W2041046762 · doi:10.1080/15226510903051773

Effect of Organic Matter Additions on Uptake of Weathered DDT by<i>Cucurbita pepo</i>ssp.<i>pepo</i>cv. Howden

2010· article· he· W2041046762 sur OpenAlexaff
Alissa I. Lunney, Allison Rutter, Barbara A. Zeeb

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Phytoremediation · 2010
Typearticle
Languehe
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensQueen's UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCucurbita pepoPotting soilOrganic matterShootPhytoremediationChemistryAgronomySoil waterVermiculiteBioaccumulationPottingPerliteHorticultureEnvironmental chemistryEnvironmental scienceBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greenhouse studies were conducted to assess the impact of organic matter additions on plant uptake of DDT [2,2-bis(chlorophenyl)-1,1,1-trichloroethane] from weathered soil. Cucurbita pepo ssp. pepo cv. Howden pumpkins were grown in 100 g of DDT contaminated soil ([DDT] - 1100 ng/g) mixed with equal volumes of either clean soil, perlite, vermiculite, peat, potting soil, or granular activated carbon (GAC) to give total organic carbon contents of 2.4%, 2.5%, 2.6%, 11.5%, 12.2%, and 27.3%, respectively. As in other studies, root DDT concentrations were significantly lower in soils with high organic matter. Root bioaccumulation factors (BAF = [DDT]root/[DDT]soil) approximated this trend. Root concentrations correlated with organic matter concentrations and not with soil DDT concentrations. Conversely, shoot DDT concentrations, shoot BAFs and translocation factors (TLF = BAF(shoot)/BAF(root)) were not significantly different between treatment groups, except for plants grown in GAC/DDT soil. This suggests that amendments with a range of organic matter contents may be added to improve soil conditions at industrial sites without significant adverse effects on phytoextraction potential of C. pepo ssp. pepo.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,241
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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