Effect of <i>Medicago sativa</i> L. and compost on organic and inorganic pollutant removal from a mixed contaminated soil and risk assessment using ecotoxicological tests
Notice bibliographique
Résumé
Several Gentle Remediation Options (GRO), e.g., plant-based options (phytoremediation), singly and combined with soil amendments, can be simultaneously efficient for degrading organic pollutants and either stabilizing or extracting trace elements (TEs). Here, a 5-month greenhouse trial was performed to test the efficiency of Medicago sativa L., singly and combined with a compost addition (30% w/w), to treat soils contaminated by petroleum hydrocarbons (PHC), Co and Pb collected at an auto scrap yard. After 5 months, total soil Pb significantly decreased in the compost-amended soil planted with M. sativa, but not total soil Co. Compost incorporation into the soil promoted PHC degradation, M. sativa growth and survival, and shoot Pb concentrations [3.8 mg kg(-1) dry weight (DW)]. Residual risk assessment after the phytoremediation trial showed a positive effect of compost amendment on plant growth and earthworm development. The O2 uptake by soil microorganisms was lower in the compost-amended soil, suggesting a decrease in microbial activity. This study underlined the benefits of the phytoremediation option based on M. sativa cultivation and compost amendment for remediating PHC- and Pb-contaminated soils.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».