Lithium, Vanadium and Chromium Uptake Ability of<i>Brassica juncea</i>from Lithium Mine Tailings
Notice bibliographique
Résumé
The potential for phytoremediation and phytostabilization of lithium in lieu with vanadium and chromium on a formulated acidic heterogeneous growth media engineered around lithium mine tailings, was investigated in four phases: (1) overall efficiency of the removal of the three metals, (2) bioaccumulation ratios of the three metals, (3) overall relative growth rate, and (4) translocation index of the three metals in the physiology of the hyperaccumulator plant. A pot study was conducted to assess the suitability of Brassica juncea (Indian mustard) in a phytoremediation process whereby it was lingered for eighty-six days under homogeneous growth conditions and irrigated bidaily with organic fertilizer amended with LiCl. A post harvest data analysis was achieved through ashing and the implementation of cold digestion procedure in a concentrated hydrochloric acidic matrix. In physiological efficiency parameters, the hyperaccumulator plant was twice as able to phytostabilize chromium and four times was able to phytostabilize vanadium in comparison to lithium. Moreover, it was extremely efficient in translocating and accumulating lithium inside its upper physiological sites, more so than chromium and vanadium, thereby demonstrating Indian mustard, as a hyperaccumulator plant, for phytoextraction and phytostabilization in an acidic heterogeneous rhizosphere, with an extremely low relative growth rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».