Spatial heterogeneity of heavy metal contamination in soils and plants in Hefei, China
Notice bibliographique
Résumé
The contamination of soil and plants with heavy metals, which has detrimental influences on plant growth, water purification, and food safety, has emerged as a serious global issue. To better understand the spatial variations of contamination of heavy metals associated city development and land use types, we collected soil samples and Magnolia grandiflora branches to quantify lead (Pb) and cadmium (Cd) contents of the roadside, industrial, residential, and park greenbelts in Hefei City, China. We found that Pb content in soil was the highest in roadside greenbelts and the lowest in parks with industrial and residential greenbelts being intermediate, while Cd in soil was the highest in greenbelts close to city center and decreased with the distance to city center. Pb in M. grandiflora, however, did not differ among greenbelt types but decreased with distance to the city center. Cd in M. grandiflora was the highest in roadside and lowest in parks and also decreased with the distance to the city center. Across all greenbelt types and the distances to the city center, Pb and Cd contents were positively correlated in soil and plants. Our findings suggest that vehicle traffic, population density, and age of urbanization collectively contribute to soil and plant contamination of Pb and Cd.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».