Response of Pumpkin and Chinese Cabbage to Increasing Copper and Cobalt Levels in Irrigation Water on Sandy and Clay Loam Soils
Notice bibliographique
Résumé
A study where Chinese cabbage and pumpkin crops were grown on sandy loam and clay loam soils and irrigated with water contaminated with five levels of contamination from 0 (control), 25, 50, 75 and 100% of smelter water was carried out in a greenhouse. Copper concentration in Chinese cabbage ranged from 4.0 mg/kg in control treatments to 539.0 mg/kg in 100% contaminated water. In pumpkin, Cu ranged from 9.0 mg/kg in control to 142.0 mg/kg when irrigate with 100% contaminated water. Mean Cu in plants grown on sandy loam soil was 217.4 mg/kg dry and 79.3 mg/kg when grown on clay loam. Co in plants grown on sandy loam soil was 86.6 mg/kg and 47.0 mg/kg on clay loam soil. Increasing above ground tissue Cu in Chinese cabbage results in biomass yield decrease according to the equation Y = 7.624e-0.0016x, (R2 = 0.74) and in pumpkin decreased according to the equation Y = 8.4895e-0.004x (R2 = 0.58).This study suggests that Chinese cabbage tends to accumulate higher amounts of Cu and Co than pumpkin. It can be concluded from this study that irrigating crops with contaminated results in higher uptake of contaminants and reduced biomass on sandy loam than clay loam 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».