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Enregistrement W2075120531 · doi:10.1155/2011/521329

Micromorphological and Chemical Approaches to Understand Changes in Ecological Functions of Metal-Impacted Soils under Various Land Uses

2011· article· en· W2075120531 sur OpenAlexaff
José A. Acosta, Silvia Martínez‐Martínez, Ángel Faz, J.M. van Mourik, J. M. Arocena

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Soil Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFaunaSoil waterEnvironmental chemistryEcologyLitterEnvironmental scienceNatural (archaeology)EcosystemPlant litterEarth scienceSoil scienceChemistryGeologyBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the changes in faunal activities as measures of the ecological functions of soils impacted by potentially toxic metals (PTMs) under urban, industrial, agricultural, and natural uses. Concentrations and distributions of Zn, Cd, Pb, Cu, Mn, and Fe were estimated by sequential chemical extractions, while relicts and present faunal activities were studied by micromorphological analyses. Urban and natural lands were contaminated with Pb, Cd, and Zn. Microarthropods and fungi are observed to be active in the litter decomposition in natural, agricultural and urban lands which indicates that total concentration of PTMs in soils is not a good indicator to evaluate the limitations of PTMs to fauna activity. Metals immobilization on carbonates and Fe/Mn oxides, and fertilizations reduced the negative effects of metals on faunal activity. Micromorphological analyses showed the impacts of metal on soil ecological functions in industrial site, where the surface soils are devoid of any evidence of faunal activity; likely due to high proportion of Pb and Zn in organic components. Therefore, the impacts of metals in soil fauna activities, hence ecological functions of soils, are best evaluated by the knowledge of metal partitioning on solid phases in combination with observations of fauna activities using micromorphological techniques.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,125 · 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'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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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