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Enregistrement W3174669476 · doi:10.14712/23361964.2021.4

Phytoremediation of soils polluted with heavy metals in the vicinity of the Zenica steel mill in Bosnia and Herzegovina: potential for using native flora

2021· article· en· W3174669476 sur OpenAlexfundno aff
Senad Murtić, Hamdija Čivić, Emina Sijahović, Ćerima Zahirović Sinanović, Emir Šahinović, Adnana Podrug

Notice bibliographique

RevueEUROPEAN JOURNAL OF ENVIRONMENTAL SCIENCES · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Outstanding Youth Science Fund Project of National Natural Science Foundation of ChinaRio Tinto
Mots-clésPhytoremediationBioaccumulationHeavy metalsEnvironmental chemistrySoil waterEnvironmental scienceAtomic absorption spectroscopyPollutionNative plantMetalSoil contaminationPhytoextraction processHyperaccumulatorChemistryMetallurgyBotanyMaterials scienceEcologySoil scienceBiologyIntroduced species

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates levels of soil pollution and estimates the phytoremediation potential of 7 native plants growing close to the Zenica steel mill. Plant leaves or roots and associated soil samples were collected from this site and characterized in terms of the concentrations of the heavy metals Cr, Cd, Pb, Zn, Cu and Ni. Heavy metal concentrations in soil and plant samples were determined using atomic absorption spectrophotometry. Bioaccumulation factors for heavy metals were also calculated. All plants studied had a low ability to remove or stabilize heavy metals in soil. This was probably associated with the poor mobility and thus poor availability of heavy metals to the plants growing in the vicinity of this steel mill.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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