Phytoremediation - A sustainable approach for contaminant remediation in arid and semi-arid regions ? a review
Notice bibliographique
Résumé
Existing information relating to the application of phytoremediation in arid regions, for mitigating the toxicity of organic and inorganic contaminants is summarized, emphasizing the comparative merits of different phytostrategies.Adverse climatic conditions in arid and semi-arid environments along with the intrinsic abiotic stresses need specific considerations, which are discussed here.The current "state of art" for petrochemical and metal phytoremediation, as well as phytodesalination is presented, making it possible to choose the very best decision, when the technology is applied for various contaminant scenarios.Information is also provided on contaminants in arid regions, remediation approaches and different phytoremediation strategies to be adopted, depending on the nature of contaminants and the site situations.Furthermore, phytodesalination may well occur in parallel with phytoremediation of heavy metal polluted soils in arid regions, enhancing the potential of this process.This has drawn a great deal of interest during recent years and is reviewed here.Finally, the lacunae in the current knowledge are identified, which has to be addressed to improve the effectiveness of phytoremediation under arid conditions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».