Directional Phytoscreening: Contaminant Gradients in Trees for Plume Delineation
Notice bibliographique
Résumé
Tree sampling methods have been used in phytoscreening applications to delineate contaminated soil and groundwater, augmenting traditional investigative methods that are time-consuming, resource-intensive, invasive, and costly. In the past decade, contaminant concentrations in tree tissues have been shown to reflect the extent and intensity of subsurface contamination. This paper investigates a new phytoscreening tool: directional tree coring, a concept originating from field data that indicated azimuthal concentrations in tree trunks reflected the concentration gradients in the groundwater around the tree. To experimentally test this hypothesis, large diameter trees were subjected to subsurface contaminant concentration gradients in a greenhouse study. These trees were then analyzed for azimuthal concentration gradients in aboveground tree tissues, revealing contaminant centroids located on the side of the tree nearest the most contaminated groundwater. Tree coring at three field sites revealed sufficiently steep contaminant gradients in trees reflected nearby groundwater contaminant gradients. In practice, trees possessing steep contaminant gradients are indicators of steep subsurface contaminant gradients, providing compass-like information about the contaminant gradient, pointing investigators toward higher concentration regions of the plume.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».