MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2358743109

Effect of municipal sludge on the accumulation of organic pollutants in Ipomoea aquatic plant-paddy soil

2003· article· en· W2358743109 sur OpenAlexaboutno aff
Boguang Wang

Notice bibliographique

RevueChina Environmental Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Soil, Plant Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutantIpomoeaEnvironmental chemistryIpomoea aquaticaBioconcentrationSoil waterChemistryAquatic plantAgronomyEnvironmental scienceBotanyBioaccumulationBiologyEcologySpinachMacrophyte
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ipomoea aquatic plant was grown in a pot of paddy soils with municipal sludge and chemical fertilizer. Seven kinds of organic pollutants including 43 compounds such as phthalic acid esters (PAEs), polycyclic aromatic hydrocarbon (PAHs), etc. in the Ipomoea aquatic plant and the soils were systematically analyzed with GC/MS to investigate the effect of the sludge and the fertilizers on accumulation of organic pollutants in Ipomoea aquatic plant and the soil. There were 28 compounds including PAEs, PAHs, chlorobenzenes, nitrobenzenes, ethers and halogenated hydrocarbons, etc. were detected in Ipomoea aquatic plant (amines not detected); and in pot soil 33 compounds were detected, in which PAEs and PAHs were predominant with their total content more than several or several ten times of the other pollutants. Contents of individual pollutant in different treatments of Ipomoea aquatic plant and pot soil varied greatly, with one or very few pollutants predominant. The contents of pollutants PAEs, PAHs, etc. in the plant and the soil fertilized with municipal sludge increased; strongly carcinogenic Benzo (a) pyrene was detected in Ipomoea aquatic plant and higher than Canadian soil standard (1.0mg/kg) in part of the soil. Except the bioconcentration factors (BCFs) of Foshan sludge treated Ipomoea aquatic plant to chlorobenzenes and ethers were more than 1.0, all the others were less than 1.0.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChina Environmental ScienceMême sujetAgriculture, Soil, Plant ScienceTravaux en français237 207