Effects of Some Heavy Metals on Seed Germination Characteristics of Canola (Barassica napus), Wheat (Triticum aestivum) and Safflower (Carthamus tinctorious) to Evaluate Phytoremediation Potential of These Crops
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal pollutants are the main concern of new agricultural productions. Industrial products and using synthetic materials leads to drastically increase in concentration of different heavy metals in the environment. Lead and Cadmium are two famous heavy metals which are largely used in electronic industries thus the waste water of factories could pollute agricultural lands. Different heavy metal solutions were investigated for their effects on seed germination characteristics and phytoremediation potential of two oil crops ( canola, Brassica napusandsafflower, Carthamustinctorious) and a cereal crop (wheat, Triticumaestivum). The Canola, Safflower and Wheat seeds were germinated after treatments in solutions containing varying concentrations of heavy metals. Five different concentrations of heavy metals including (BiNO3, BiNO3, CdNO3, Sr (NO3)2, ZnNO3) at 50, 200, 350, 500, 1000 ppm and distilled water considered as control treatment. Results showed that in all treatments the percentage of seed germination, root and shoot length decreased as concentrations of solution increased. No germination was observed at 1000 ppm of cadmium level. Root and seedling vigor increased by application of 200 ppm of BiNO3. There were no seedling growth at 350 and 500 ppm of cadmium and lead concentration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».