Alteration of Crop Yield and Quality of Three Vegetables upon Exposure to Silver Nanoparticles in Sludge-Amended Soil
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of land application of sludge contaminated with silver nanoparticles (Ag NPs) on crop yield and nutritional quality are relatively unknown. Chili (Capsicum annuum L.), lettuce (Lactuca sativa), and radish (Raphanus sativus L.) were grown for 52–71 days in soil amended by sludge with or without Ag NPs. Then root-exposed chili and lettuce continued to grow until day 75 and 105, during which they were simultaneously exposed to 107Ag NPs via leaves for 3 days. Root exposure reduced the yield of lettuce and radish by 42 and 61%. It had minimal effects on essential element (Ca, K, Mg, P, Fe, Mn, and Zn) contents in chili fruits and radish roots or on protein, amino acid, and most essential element contents in lettuce leaves. Exceptions were K and Mg in lettuce leaves, which decreased by ∼25%. Further, root uptake dominated over foliar uptake (86 and 95% of total Ag) in Ag accumulation in younger leaves and flowers of lettuce, as revealed by the stable isotope tracer technique, suggesting unintended residual transgenerational effects of land application of sludge contaminated with Ag NPs. These results guide the agricultural application of Ag NPs in a more efficient and safer manner.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».