An evaluation of extractants for assessment of metal phytoavailability to guide reclamation practices in acidic soilscapes in northern regions
Notice bibliographique
Résumé
Abedin, J., Beckett, P. and Spiers, G. 2012. An evaluation of extractants for assessment of metal phytoavailability to guide reclamation practices in acidic soilscapes in northern regions. Can. J. Soil Sci. 92: 253–268. Although soil organic matter and nutrient bioavailability in metal-impacted soilscapes of Sudbury, Ontario, are potentially limiting full ecological recovery, total metal content was used as the critical driver for a 2008 ecological risk assessment. The current greenhouse study evaluated chemical extractants to predict bioavailability of nutrients and contaminant metals to indigenous grasses (Deschampsia). Single extraction methods (0.01 M strontium nitrate, water, 0.01 M calcium chloride, 0.1 M sodium nitrate, 1.0 M ammonium nitrate, 0.1 M lithium nitrate, 1.0 M magnesium chloride, 0.11 M acetic acid, 1.0 M ammonium acetate, 0.05 M ammonium-EDTA, pore water) were examined to assess availability of potentially phytotoxic metals and nutrients in smelter-impacted soils. Extraction procedures to predict phytoavailability were either soil concentration or plant tissue concentration and element dependent. Total and extractable metal concentrations were more correlated for regional contaminant metals (e.g., copper, lead, arsenic, selenium) released by the smelting industry than non-contaminant ones (e.g., iron, calcium, potassium, boron, zinc, molybdenum). The lack of relationship between total and extractable concentrations for most non-contaminant metals suggests total concentration is not a good indicator of phytoavailability for nutrient elements. Stronger correlations between shoot tissue and extractable concentrations were observed for less aggressive extractants (pore water, water, lithium nitrate) reflecting their suitability in predicting phytoavailability over most aggressive ones (except ammonium nitrate).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».