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Enregistrement W2322511421 · doi:10.4067/s0718-95162016005000011

Thresholds of copper toxicity to lettuce in field-collected agricultural soils exposed to copper mining activities in Chile

2016· article· en· W2322511421 sur OpenAlexaff
José Verdejo, Rosanna Ginocchio, Sébastien Sauvé, Alexander Neaman

Notice bibliographique

RevueJournal of soil science and plant nutrition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterPhytotoxicityShootEnvironmental chemistryCopperContaminationCopper toxicityNutrientMetal toxicityAgronomyToxicityChemistryEnvironmental scienceSoil pHBiologySoil scienceHeavy metalsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several previous studies highlighted the importance of using field-collected soils instead of artificially spiked contaminated soils for phytotoxicity tests.However, the use of field-collected soils presents several difficulties for interpretation of results, due to presence of various contaminants in the soil and unavoidable differences in the physicochemical properties of the tested soils.The objective of this study was to estimate thresholds of copper phytotoxicity in topsoils of 27 agricultural areas historically contaminated by mining activities in Chile.We performed standard emergence and early growth (21 days) tests (OECD 208 and ISO 11269-2) with lettuce.The response of lettuce was best explained by Cu toxicity and P deficiency.Growth of lettuce was related to soil total Cu concentration and Olsen-P and was not affected by soluble Cu (extractable by 0.1 M KNO 3 ) or Cu 2+ free ion activity of the soil solution.Thus, lettuce has a limited applicability for metal toxicity assessment in metalcontaminated soils, due to sensitivity of its response to P deficiency.However, it was possible to determine toxic thresholds for shoot concentrations of Cu in lettuce for responses of shoot and root length, suggesting that shoot concentrations of Cu in lettuce can be useful as indicators of Cu toxicity even in soils with a wide range of nutrient concentrations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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