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Enregistrement W2053981394 · doi:10.1081/css-200059044

Equilibrium Speciation of Cadmium, Copper, and Lead in Soil Solutions

2005· article· en· W2053981394 sur OpenAlexafffundabout
Ying Ge, Sébastien Sauvé, William H. Hendershot

Notice bibliographique

RevueCommunications in Soil Science and Plant Analysis · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésCadmiumCopperChemistryGenetic algorithmTrace metalMetalEnvironmental chemistryAnodic stripping voltammetryMetal ions in aqueous solutionIon exchangeInorganic chemistryNuclear chemistryIonElectrodeElectrochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Determination of chemical speciation of trace metals may help us to better understand the bioavailability and toxicity to living organisms in terrestrial and aquatic environments. This paper reports the speciation data of cadmium (Cd), copper (Cu), and lead (Pb) in soil solutions sampled from areas around metal smelters. A column ion exchange technique (IET) using a cation exchange resin was applied to determine the concentrations of Cd2+, Cu2+, and Pb2+. It was shown that the pH and the amount of calcium (Ca) in solutions affected the distribution of metal ions to the resin. In the synthetic solutions involving Cl, SO4, and citrate, the metal‐ligand complexes did not affect the measurement of free metal ions by the IET. In soil solutions, the concentrations of free ions were affected by solution pH, varying within 10−9–10−7 M for Cd, 10−9–10−6 M for Cu, and 10−9–10−7 M for Pb. The IET results were comparable to those measured by Cu‐ion selective electrode (ISE) and anodic stripping voltammetry (ASV). These findings suggest that the IET can be applied to soil solutions for metal speciation measurements. Keywords: Trace metalsspeciationsoil solution Acknowledgments We thank Hélène Lalande, Peter Campbell, Claude Fortin, John Luong, and Abdelkader Hilmi for their help with the various speciation techniques. The financial support from a doctoral scholarship from “Fonds québécois de la recherche sur la nature et les technologies” (formerly FCAR) Toxic Substance Research Initiative (TSRI), Health Canada, and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada is greatly appreciated.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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