Aftershocks of the Samarco disaster: diminished growth and increased metal content of Raphanus sativus cultivated in soil with mining tailings
Notice bibliographique
Résumé
The collapse of the Fundão tailings dam of the Samarco mining complex in Mariana, Brazil, was the largest mining disaster in the world to date with many socio-economic and environmental impacts. Soil affected by mining tailings was severely altered with negative impacts for agriculture. We tested whether diluting mining tailings with organic soil would eliminate or at least attenuate the ecotoxic effects on plant development and performance. We cultivated radish, Raphanus sativus, in substrates containing different proportions of mining tailings and organic soil: pure tailings (T100%); 2) tailings75% + soil25% (T75%); 3) tailings50% + soil50% (T50%); 4) tailings25% + soil75% (T25%), and 5) pure organic soil (Soil100%, control). There were large differences in soil quality parameters between the 100% tailings treatment (T100%) and the control (Soil100%), as well as for some parameters in the most diluted treatment - T25% (Ca2+, Fe, Mn) in relation to the control treatment. Although dilution of the tailings soil improved radish development, there was lower radish productivity (leaf area, total biomass, and root/tuber biomass) than for pure soil (control). There were also significantly higher amounts of bioaccumulated metals in radish tubers grown with tailings, even when grown in T25% for Fe content and in T75% for Mn content. These results present a worrisome scenario for human communities in the region of the Doce river, as human consumption of crops produced in soil contaminated with tailings is not recommended due to potential toxicological effects from high metal concentrations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».