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Enregistrement W4293825685 · doi:10.1139/cjss-2021-0144

The impact of the investment period on soil and plant pollution by cadmium and nickel in Jableh city, in Lattakia Governorate

2022· article· en· W4293825685 sur OpenAlexvenueno aff
Abd Al Karim Jaafar, S. Salim, Hiba Salman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadmiumGreenhouseEnvironmental scienceOrganic matterSoil waterPollutionEnvironmental engineeringAgronomyChemistryMetallurgySoil scienceMaterials scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was conducted in Jableh city in the Latakia Governorate during 2019–2020 to study the level of pollution of the soils and plants of some greenhouses in Jableh city with the elements cadmium and nickel. Several greenhouses were randomly distributed in different areas in Jableh city based on the period of their investment (5, 10, 20, and 25 years), as the investment period was considered the variable factor between greenhouses. The homogeneity of greenhouse texture was taken into consideration as much as possible. Two-layer soil samples were collected (0–20 and 20–40 cm). Electrical conductivity, pH, the ratio of organic matter and the major basic elements (nitrogen, phosphorus, and potassium), and the total cadmium and nickel in the soil, plants, and cucumber fruits were determined. SPSS was used (completely randomized design). The results showed that there was pollution of greenhouse soils with the elements cadmium and nickel in a manner that is proportional to the increase in the period of investment. They also showed that the content of cadmium and nickel in cucumber fruits in the oldest houses exceeded the permissible limits. A strong positive second-degree significant (1%) correlation was observed between the available phosphorus and the total cadmium and nickel in the soil, and a strong correlation between the soil and plant content of these two elements and an increasing investment period.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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