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Enregistrement W2808012400 · doi:10.3832/ifor2716-011

Preliminary results of the tolerance to inorganic contaminants and phytoextraction potential of twelve ornamental shrub species tested on an experimental contaminated site

2018· article· en· W2808012400 sur OpenAlexaff
G. Vincent, Kun Shang, G. Zhang, Michel Labrecque

Notice bibliographique

RevueiForest - Biogeosciences and Forestry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversité de MontréalEspace pour la vie
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytoremediationOrnamental plantContaminationShrubEnvironmental scienceEnvironmental chemistryBotanyAgronomyBiologyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In urban areas of China, several plant species are commonly used for ornamental purposes. Many of these plants have demonstrated a good capacity to resist these varied urban stresses, and it would be relevant to verify whether they can be grown on polluted sites and demonstrate some phytoremediation potential. Twelve ornamental shrub species were chosen to be tested for tolerance to inorganic contaminants and capacity to absorb and concentrate heavy metals in their aerial parts. A large split-plot trial comprising 20 plots was set up, and soil was spiked with different metals (Cu, Pb and Zn). In general, all twelve shrub species performed well regardless of the treatment. Two Hibiscus species, H. mutabilis and H. syriacus “Hamabo” were particularly productive. In terms of capacity to uptake metals, two of the best performing species were Spiraea japonica, for copper, and Nandina domestica, for lead. Bioconcentration and transfer factors were low. This could be related to weak development of the root systems in these recently established plants. Species with high yield, such as the two Hibiscus species, presented more interesting values in terms of quantity of metal extracted, and could eventually be recommended for decontamination of soils polluted by inorganics.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,832

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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