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Enregistrement W4229371006 · doi:10.3390/su14095665

Barley Straw Biochar and Compost Affect Heavy Metal Transport in Soil and Uptake by Potatoes Grown under Wastewater Irrigation

2022· article· en· W4229371006 sur OpenAlexaff
Ali Mawof, Shiv O. Prasher, Stéphane Bayen, Emma Anderson, Christopher Nzediegwu, Ramanbhai M. Patel

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistry of Higher Education and Scientific Research
Mots-clésBiocharCompostAgronomyCadmiumAmendmentChemistrySoil waterStrawWastewaterIrrigationOrganic matterGreen wasteEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater can supplement freshwater in agriculture; however, it contains toxic heavy metals such as cadmium, chromium, and lead that are hazardous to humans and the environment. We investigated the effects of barley straw biochar, green and table waste compost, and their mix on heavy metal transport in soil and uptake by potatoes (Solanum tuberosum L.) irrigated with synthetic wastewater for two years. In both years, amending soil with compost significantly reduced (p ≤ 0.05) cadmium uptake in potato flesh, skin, roots, and stems; zinc uptake in potato skin and roots; and copper uptake in potato flesh due to increased soil cation-exchange capacity, dissolved organic carbon, and soil pH. Co-amending the soil with compost and 3% biochar significantly reduced (p ≤ 0.05) the bioavailability of cadmium, copper, and zinc in the contaminated soil. Relative to the non-amended soils, soil amendment with biochar, compost, and their mix affected neither the transport of chromium, iron, and lead in the soils nor their uptake by potatoes. It was concluded that amending soil with barley straw biochar and/or compost produced from city green table waste could be used to improve the safety of wastewater irrigated potatoes, depending on the biochar application rate and heavy metal type.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
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 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'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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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