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Enregistrement W2807352490 · doi:10.2134/jeq2001.30111x

Bioremediation of Residual Fertilizer Nitrate

2001· article· en· W2807352490 sur OpenAlexaff
Benjamin U. Ugwuegbu, Shiv O. Prasher, Darakhshan Ahmad, Pierre Dutilleul

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilizerLeaching (pedology)NitrateEnvironmental scienceBioremediationEnvironmental chemistrySoil waterTotal organic carbonWater qualityOrganic matterSoil qualityDenitrificationChemistryEnvironmental engineeringNitrogenContaminationSoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prospect of using wastewater containing high loads of soluble organic matter (OM) for removing residual agricultural chemicals (fertilizer, pesticide, or herbicide) in farm soil, although promising, could have adverse effects on soil agricultural quality as a result of development of redoximorphic features in the soil profile. In this study, the effect of organic carbon supplement for bioremediation of residual fertilizer nitrate on soil properties, redox potential (Eh), pH, and metal ion mobilization was studied using sandy soils packed in columns. The study was included in a general project, described elsewhere (Ugwuegbu et al., 2000), undertaken to evaluate use of controlled water table management (WTM) systems to supply organic carbon for creating a reduced environment conducive to denitrification of residual fertilizer nitrate leaching from the farm to subsurface water. The columns were subjected to subirrigation with water containing soluble organic carbon in the form of glucose. The work was carried out in two experimental setups and the long-term effect of a range of glucose concentrations on the Eh, pH, and soluble levels of Fe and Mn was investigated. From the results obtained, it could be concluded that excessive organic carbon supplement to soil can have adverse effects on soil quality and that Eh and soluble Fe are the two most practical parameters for monitoring soil health during treatment of farm chemicals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations10
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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