High level of nickel tolerance and metal exclusion identified in silver maple ( <i>Acer saccharinum</i> )
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 ».