Enhanced phytoremediation: A study of mycorrhizoremediation of heavy metal–contaminated soil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) are microscopic fungi that occur naturally in soil and form a symbiosis with plant roots. By colonizing the roots, the fungus increases plant growth by making soil essential elements like zinc and phosphorus more accessible. AMF can play a role in the phytoremediation of heavy metal–contaminated soil (mycorrhizoremediation). Two research experiments were conducted to evaluate the impact of AMF on the extraction of different heavy metals (arsenic, cadmium, lead, selenium, and zinc) in contaminated soil. A grass mixture composed of Festuca rubra, Festuca eliator, Agropyron repens, and Trifolium repens was used in the experiments, and four different types of AMF were investigated: Glomus intraradices, Glomus mosseae, Glomus etunicatum, and Gigaspora gigantea. The results of the study showed that heavy metal extraction by Glomus intraradices colonized plants was the highest of all four AMF tested and was generally higher than nonmycorrhizal plants, depending on the heavy metal concentration in soil and whether it interacted with other metals in soil. However, metal extraction by AMF colonized grasses reached a plateau after an approximately two‐month period showing no further phytoaccumulation. © 2006 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».