Overview of Approaches to Improve Rhizoremediation of Petroleum Hydrocarbon-Contaminated Soils
Notice bibliographique
Résumé
Soil contamination with petroleum hydrocarbons (PHCs) has become a global concern and has resulted from the intensification of industrial activities. This has created a serious environmental issue; therefore, there is a need to find solutions, including application of efficient remediation technologies or improvement of current techniques. Rhizoremediation is a green technology that has received global attention as a cost-effective and possibly efficient remediation technique for PHC-polluted soil. Rhizoremediation refers to the use of plants and their associated microbiota to clean up contaminated soils, where plant roots stimulate soil microbes to mineralize organic contaminants to H2O and CO2. However, this multipartite interaction is complicated because many biotic and abiotic factors can influence microbial processes in the soil, making the efficiency of rhizoremediation unpredictable. This review reports the current knowledge of rhizoremediation approaches that can accelerate the remediation of PHC-contaminated soil. Recent approaches discussed in this review include (1) selecting plants with desired characteristics suitable for rhizoremediation; (2) exploiting and manipulating the plant microbiome by using inoculants containing plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR) or hydrocarbon-degrading microbes, or a combination of both types of organisms; (3) enhancing the understanding of how the host–plant assembles a beneficial microbiome, and how it functions, under pollutant stress. A better understanding of plant–microbiome interactions could lead to successful use of rhizoremediation for PHC-contaminated soil in the future.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».