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Enregistrement W2758584640 · doi:10.1080/02757540.2017.1376664

High level of nickel tolerance and metal exclusion identified in silver maple ( <i>Acer saccharinum</i> )

2017· article· en· W2758584640 sur OpenAlexafffundabout
K. K. Nkongolo, Ramya Narendrula-Kotha, K. N. Kalubi, Sabrina Rainville, P. Michael

Notice bibliographique

RevueChemistry and Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNickelBioaccumulationZincManganeseMetalCopperMetallurgyEnvironmental chemistryChemistryHeavy metalsHorticultureMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nickel (Ni) and copper (Cu) are the most prevalent metals found in the Greater Sudbury Region ecosystems. The main objectives of this study are to (1) assess silver maple (Acer saccharinum) tolerance to different doses of Ni and (2) determine the translocation pattern of metals in A. sacharinum. This study revealed that A. sacharinum is highly tolerant to high doses of NI (1600 and 9200 mg/kg). Growth chamber screening trials revealed that Ni is stored in roots and does not translocate to other plant parts. Analysis of samples from A. sacharinum growing for >30 years in soil contaminated with metals also showed that the levels of iron (Fe), manganese (Mn), Ni, and zinc (Zn) were significantly higher in roots compared with soils and aerial parts. On the other hand, the amount of Cu was higher in soil compared with roots and other plant parts. In fact, the bioaccumulation factors (BFs) were 0.29, 2.00, 3.6, 1.9, and 4.0 for Cu, Fe, Mn, Ni, and Zn, respectively. The translocation from roots to aerial parts showed an insignificant level of movement of Cu, Fe, and Ni. Hence, A. saccharinum is classified as excluder for Fe, Mn, Ni, and Zn, and avoider for Cu.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,490
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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