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Enregistrement W3134057599 · doi:10.3390/agriculture11030205

Growth Responses and Accumulation Characteristics of Three Ornamental Plants to Sn Contamination in Soil

2021· article· en· W3134057599 sur OpenAlexaff
Yuxia Liu, Weili Xu, Yi Wang, Weiduo Hao, Qixing Zhou, Jianv Liu

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpatiensOrnamental plantTagetesPhytoremediationHyperaccumulatorBotanyBioconcentrationBiologyBalsaminaceaeHorticultureContaminationCultivarEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decorative ornamental plants have been applied as hyperaccumulators/phytoremediators to a wide spectrum of heavy metal contaminants. In this study, pot culture experiments were conducted to investigate the Sn tolerance and accumulation in Impatiens balsamina L., Mirabilis jalapa L. and Tagetes erecta L., in order to assess the possibility of these three ornamental plants to be used as phytoremediators of Sn-contaminated soil. Results show that all three plants exhibited strong tolerance to Sn contamination, and no significant visual toxicity was observed for all three plants grown under most of the Sn treatments. The amount of Sn accumulated in the three plants was positively correlated with the Sn concentration in the soil. The order of the Sn accumulative capacity was Impatiens balsamina > Mirabilis jalapa > Tagetes erecta. Impatiens balsamina and Tagetes erecta showed a low translocation ability (TF) (<1), and the roots accumulated the highest Sn concentration, but Impatiens balsamina showed a relatively high bioconcentration factor (BCF, Sn concentration in each part > 100 mg/kg after Sn treatment of 500 mg/kg). Meanwhile, the TF of Mirabilis jalapa was >1, and the fluorescence accumulated the most Sn. In combination with the adaptation to high concentrations of various heavy metals, these three ornamental plants are potential candidates for Sn mining tailings or contaminated soil.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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