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Enregistrement W2162014774 · doi:10.1080/01904160500311169

Heavy Metal Contamination in Peach Trees Irrigated with Water from a Heavily Polluted Creek

2005· article· en· W2162014774 sur OpenAlexfundno aff
H. Başar, Cumhur Aydınalp

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Nutrition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésSoil waterCadmiumContaminationManganeseZincChromiumChemistryEnvironmental chemistryCultivarMetalCobaltSoil contaminationPollutionCopperHorticultureAgronomyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study was conducted to characterize the heavy metal contamination in the soils of peach orchards irrigated with water from Nilüfer creek, which is heavily polluted by industrial and municipal wastes. Twenty-one peach orchards with 3 different cultivars in 7 orchards each located along Nilüfer creek were monitored in the experiment. To determine levels of pollution, soils and aboveground parts of the trees were sampled and analyzed for iron (Fe), manganese (Mn), zinc (Zn), copper (Cu), cobalt (Co), nickel (Ni), chromium (Cr), lead (Pb), and cadmium (Cd). Total amounts of Ni and Cr were found to be at the excessive levels in soils. Extractable Ni concentration decreased with increasing pH and CaCO3 content in soils. Leaf metal contents were generally at tolerable levels, but Ni and Pb accumulated to toxic levels in different parts of the fruit (flesh and peel). Except for Fe and Ni, plant concentrations of the metals did not correlate with their total and DTPA-extractable concentrations in the soils. There was no significant difference among the cultivars in accumulation of heavy metals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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