Evaluating the Impact of Nutrient Doses on Biostimulation of Petroleum Hydrocarbon Biodegradation in Cold Region Soils
Notice bibliographique
Résumé
Biostimulation by addition of nitrogen (N) and phosphorus (P) for enhancement of biodegradation of petroleum hydrocarbons in contaminated soils is a common practice in sub-Arctic (cold) regions. Based on the data reported in 58 peer-reviewed papers on hydrocarbon degradation in northern region soils, there was no identifiable optimal nutrient dose, although applied doses ranged over 3 orders of magnitude. Microcosm slurry biodegradation experiments conducted over a range of N (41 to 1350 mg/kg) and P (46 and 115 mg/kg) doses, using a northern site soil spiked with Arctic diesel, also showed comparable results. While addition of nutrients improved degradation extents, the degradation extents were not dependent on N and P doses. Biodegradation rate constants for C 10 –C 16 and C 16 –C 24 hydrocarbon fractions, however, showed the highest enhancements for the lowest N dose. Microbial community composition analysis based on 16S rRNA sequencing of DNA extracted from microcosms amended with only diesel, only nutrients, and both diesel and nutrients revealed that diesel enriched hydrocarbon degraders such as Pseudomonadaceae and Burkholderiaceae. Overall, our results and analyses show limited benefits of biostimulation of hydrocarbon degradation with high nutrient doses, and low nutrient doses are generally more or equally effective.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».