Influence of the zinc hyperaccumulator<i>Thlaspi caerulescens</i>J. & C. Presl. and the nonmetal accumulator<i>Trifolium pratense</i>L. on soil microbial populations
Notice bibliographique
Résumé
Metal hyperaccumulator plants like Thlaspi caerulescens J. & C. Presl. are used for phytoremediation of contaminated soils. Since little is known about the rhizosphere of hyperaccumulators, the influence of T. caerulescens was compared with the effects of Trifolium pratense L. on soil microbes. High- and low-metal soils were collected near a zinc smelter in Palmerton, Penn. Soil pH was adjusted to 5.8 and 6.8 by the addition of Ca(OH)2. Liming increased bacterial populations and decreased metal toxicity to levels allowing growth of both plants. The effects of the plants on total (culturable) bacteria, total fungi, as well as cadmium- and zinc-resistant populations were assessed in nonrhizosphere and rhizosphere soil. Both plants increased microbial populations in rhizosphere soil compared with nonrhizosphere soil. Microbial populations were higher in soils planted with T. pratense, but higher ratios of metal-resistant bacteria were found in the presence of T. caerulescens. We hypothesize that T. caerutescens acidifies its rhizosphere. Soil acidification in the rhizosphere of T. caerulescens would affect metal uptake by increasing available metals around the roots and consequently, increase the selection for metal-resistant bacteria. Soil acidification may be part of the hyperaccumulation process enhancing metal uptake from soil.
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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 ».