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Enregistrement W3048039178 · doi:10.1039/d0em00057d

Effects of aging and weathering on immobilization of trace metals/metalloids in soils amended with biochar

2020· review· en· W3048039178 sur OpenAlexaff
Yuchi Zhong, Avanthi Deshani Igalavithana, Ming Zhang, Xiaodian Li, Jörg Rinklebe, Deyi Hou, Filip Tack, Daniel S. Alessi, Daniel C.W. Tsang, Yong Sik Ok

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiocharWeatheringEnvironmental chemistrySoil waterMetalloidChemistryAmendmentSoil scienceEnvironmental scienceMetalGeologyOrganic chemistryGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biochar is an effective amendment for trace metal/metalloid (TMs) immobilization in soils. The capacity of biochar to immobilize TMs in soil can be positively or negatively altered due to the changes in the surface and structural chemistry of biochar after soil application. Biochar surfaces are oxidized in soils and induce structural changes through physical and biochemical weathering processes. These changes in the biochar surface and structural chemistry generally increase its ability to immobilize TMs, although the generation of dissolved black carbon during weathering may increase TM mobility. Moreover, biochar modification can improve its capacity to immobilize TMs in soils. Over the short-term, engineered/modified biochar exhibited increased TM immobilization capacity compared with unmodified biochar. In the long-term, no large distinctions in such capacities were seen between modified and unmodified biochars due to weathering. In addition, artificial weathering at laboratories also revealed increased TM immobilization in soils. Continued collection of mechanistic evidence will help evaluate the effect of natural and artificial weathering, and biochar modification on the long-term TM immobilization capacity of biochar with respect to feedstock and synthesis conditions in contaminated 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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