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Enregistrement W2968952500 · doi:10.2136/sssaj2018.11.0419

Impact of Hydrofluoric Acid Treatment on Humic Acid Properties Extracted from Organic Soils and an Organic Amendment: A Technical Evaluation

2019· article· en· W2968952500 sur OpenAlexafffund
Yuki Audette, D. Scott Smith, James G. Longstaffe, Weibin Chen, Fereidoun Rezanezhad, L. J. Evans, Philippe Van Cappellen

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of GuelphWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooWilfrid Laurier University
Mots-clésChemistryOrganic matterHydrofluoric acidSoil waterHumic acidAluminosilicateExtraction (chemistry)Soil organic matterEnvironmental chemistryAmendmentCompostSoil pHInorganic chemistryOrganic chemistrySoil scienceGeologyFertilizerAgronomyCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemical and physical characteristics of humic acids (HA) may differ depending on their source, and the ideal extraction method should not modify the characteristics of HA. Hydrofluoric acid (HF) is often used in HA extraction methods to remove inorganic substances that are often present in the sample in addition to the organic molecules of interest. Organic soils contain up to 90% of organic matter and some may think that the necessity of the HF treatment is not crucial when extracting HA from organic soils. In this study, HA were extracted from turkey litter compost (TLC), an agricultural organic soil (AOS) and a riparian soil (RS), and the impact of HF on the properties of the extracted HA was assessed. HF decreased the ash content and the concentration of inorganic components in extracted materials, especially in the HA from RS, which had higher concentrations of aluminosilicates and amorphous Si. For TLC, no significant difference in either the total charge or charge distribution was observed with HF treated samples compared to untreated samples, while the HF treatment decreased the proton binding capacity at alkaline pH (≥7) in the HA from the two soils. We assume that aluminosilicates, amorphous Si and iron oxides left in the samples interacted with protons at alkaline pH, thus increasing the proton binding capacity. Therefore, HF treatment should be included when samples containing these mineral constituents even for materials rich in organic matter. Core Ideas Hydrofluoric acid did not affect functional group distribution or C concentration in humic acids. Proton binding capacity at alkaline pH of soil humic acids decreased after hydrofluoric acid treatment. Hydrofluoric acid did not affect characteristics of humic acids extracted from turkey litter compost. Humic acids from turkey litter compost had lower proton binding capacity than those from soils.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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