The utilization of <b><i>Ricinus communis</i></b> in the phytomanagement of heavy metal contaminated soils
Notice bibliographique
Résumé
Soil contamination with toxic metals is a major global concern due to their effects on plants and the ecosystem. In contaminated soils, some plant species have the ability to remediate heavy metals. Ricinus communis L., is an industrial crop plant gaining popularity in the remediation of heavy metal contaminated soils owing to its strong and deep penetrating roots aiding high metal accumulation and large biomass level. Ricinus communis can tolerate high amounts of metals by adopting different strategies, which include the production of antioxidant enzymes, subcellular localization, and exudation of organic acid. At the molecular level, R. communis can tolerate metal stress by activating stress-responsive genes. Proper selection of metal-tolerant R. communis cultivars is effective in the remediation of metal-contaminated soils, owing to their high capacity for metal tolerance. Exogenous application of mineral fertilization and the use of microbes and chelating agents increase metal solubility and availability for plant uptake in soil. Also, good agronomic practices such as co-planting of R. communis with other leguminous crops enhance R. communis growth and metal tolerance, thereby improving remediation of metal-contaminated soils. This review, therefore, critically discusses the recent approaches in using R. communis to remediate metal-contaminated soils.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».