Potential screening of photoremediating crops and performance of maize in photoremediated coal mined acid soil with phosphorus application
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To assess the ability of phosphorus to counteract harmful effects of heavy metals by reducing their concentration and increasing the maize yield. Methodology: Bulk surface soil sample (0-15 cm) was collected from heavy metal polluted soil of coal mine areas of Sutnga. Two pot experiments were conducted. Ten kg capacity pots were laid out for three phytoremediating crop and replicated 33 times. The processed soil was used for filling the pots. The first pot experiment was conducted to assess the phytoremediation efficiency of Helianthus annus and Vigna ungniculata on heavy metal polluted soil. Thereafter in the second pot experiment Zea mays L. was planted in pots maintained under experiment 1 and subsequently eleven levels of phosphorus i.e. 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 and 100 mg P kg-1 soil were super imposed in non-phytoremediated soil, phytoremediated soils through SSP. The elemental uptake and concentration of available phosphorus and heavy metal was determined.? Results: From the first pot culture experiment, it was observed that heavy metals content in soil after harvesting of phytoremediating crops reduced significantly in both the phytoremediated soils as compared to non-phytoremediated soil. From the second pot experiment it was observed that phosphorus as well as the heavy metals concentration and uptake in maize decreased significantly with increasing doses of phosphorus added in non phytoremediated soil.? Interpretation: This study clearly indicates that sunflower can be successfully grown as a phytoremediating crop in coal mine affected soils of Jaintia hills for phytoremediation of heavy metal polluted 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».