Integrating Biochar, Bacteria, and Plants for Sustainable Remediation of Soils Contaminated with Organic Pollutants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The contamination of soil with organic pollutants has been accelerated by agricultural and industrial development and poses a major threat to global ecosystems and human health. Various chemical and physical techniques have been developed to remediate soils contaminated with organic pollutants, but challenges related to cost, efficacy, and toxic byproducts often limit their sustainability. Fortunately, phytoremediation, achieved through the use of plants and associated microbiomes, has shown great promise for tackling environmental pollution; this technology has been tested both in the laboratory and in the field. Plant-microbe interactions further promote the efficacy of phytoremediation, with plant growth-promoting bacteria (PGPB) often used to assist the remediation of organic pollutants. However, the efficiency of microbe-assisted phytoremediation can be impeded by (i) high concentrations of secondary toxins, (ii) the absence of a suitable sink for these toxins, (iii) nutrient limitations, (iv) the lack of continued release of microbial inocula, and (v) the lack of shelter or porous habitats for planktonic organisms. In this regard, biochar affords unparalleled positive attributes that make it a suitable bacterial carrier and soil health enhancer. We propose that several barriers can be overcome by integrating plants, PGPB, and biochar for the remediation of organic pollutants in soil. Here, we explore the mechanisms by which biochar and PGPB can assist plants in the remediation of organic pollutants in soils, and thereby improve soil health. We analyze the cost-effectiveness, feasibility, life cycle, and practicality of this integration for sustainable restoration and management of soil.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle