Evaluation of affinity constants of Cu, Cd, Ca and H for active soil surfaces for a solid phase-controlled soil ligand model
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context. The speciation of metals in soils is controlled by the equilibrium between the solid and aqueous phases and by several parameters such as pH and total metal concentrations. The integration of affinity constants between several cations and active soil surfaces of different soils in the chemical equilibrium modelling software MINEQL+ allows a good evaluation of the chemical speciation of the metals. Abstract. A new approach, derived from the concept of the biotic ligand model, was used for the determination of the affinity constants of Ca, Cu, Cd and H to the active surfaces of different kinds of soils. This approach allowed us to obtain consistent data and to integrate these values in the chemical equilibrium modelling software MINEQL+ and eventually into a solid phase-controlled soil ligand model. This could then very easily be transformed into a terrestrial biotic ligand model by adding constants for biological components. We obtained the chemical speciation of the metals of interest by integrating the initial characteristics of the soil (pH; cation exchange capacity, CEC; total metal concentrations in soil extracts; ionic strength; and CO2 pressure). Comparison of the predicted and measured values of free Cu2+ is excellent using soil-specific affinity constants as well as average values. The average affinity constants between the active soil surfaces (S) and the target cations are log KCa–S = –0.84 (±0.01), log KCu–S = 5.3 (±0.1), log KCd–S = 4.4 (±0.2) and log KH–S = 4.1 (±0.2). External soils have been used to validate the conceptual model and the results show a very good correlation between the predicted and the measured free Cu (pCu) except for an acidic soil (pH < 5.2), highlighting the importance of integrating Al into the model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».