MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4318990030 · doi:10.13031/soil.2023045

Evaluation of the Suitability of Engineered Growth of Fungal-Mycelial Networks for Reinforcement of Sands

2023· article· en· W4318990030 sur OpenAlexaboutno aff
Emmanuel Salifu, Huda Clemens, Edward Kavazanjian

Notice bibliographique

RevueSoil Erosion Research Under a Changing Climate, January 8-13, 2023, Aguadilla, Puerto Rico, USA · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSlime Mold and Myxomycetes Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyceliumSoil waterEnvironmental scienceWater retentionInfiltration (HVAC)Environmental engineeringSoil scienceBotanyBiologyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Naturally occurring sandy soils are often susceptible to erosion by water and/or wind, thus requiring stabilization. Conventional approaches used as temporary remedial measures prior to the establishment of vegetation (and where suitable vegetation cannot be established) are often associated with high potable water use, application and installation/maintenance costs, significant energy inputs, and increased carbon emissions. This study presents findings from bench-scale rainfall erosion tests conducted to evaluate the suitability of a nature-based engineered living system consisting of fungal mycelium for erosion mitigation. The vegetative component of filamentous fungal species, known as mycelium (Figure 1), grows in soils through the formation of massive 3-dimensional networks of natural fibers at micron-scale. These networks are capable of modifying the hydraulic and mechanical behavior of soils. Mycelia secrete extracellular polysaccharides that bind soil particles together thus improving the formation of water stable aggregates and beneficially altering the surface wettability of the soil grains. Previous studies have shown that mycelium could induce water repellency in sands (Salifu & El Mountassir, 2020), delay infiltration, and reduce hydraulic conductivity (Salifu et al., 2021) thereby reducing the erodibility of sand. However, the influence of engineered mycelium growth on soil erodibility under simulated rainfall conditions is largely unexplored. <fig><graphic xlink:href=23045_files/23045-01.jpg id=DF1E5645-088F-4B69-BDA9-8A83DD4025E4></graphic></fig> Ottawa 20/30 sand amended with lignocellulose fibers was treated with a fungal spores‘ suspension (FSS) of Pleurotus ostreatus fungus. The treated sand was compacted into a 30x15x5 cm test pan and incubated at 25°C for 7-, 10-, and 14-days prior to a rainfall simulation erosion test. Untreated control specimens were prepared using water instead of FSS. A rainstorm of intensity ~6.7 cm/min falling from a height 25cm was induced using a calibrated garden sprinkler (adapted from a Nasco Soil Erosion Simulator Laboratory kit). The specimens were inclined at a slope of 30°. During each rainfall simulation event, runoff and eroded soil were collected from the base of respective specimens 1-minute intervals up to 5 minutes, and then at 3 minutes intervals until sample collapsed. <fig><graphic xlink:href=23045_files/23045-00.jpg id=C2EE4790-27DE-443D-8E29-151B3CF3D707></graphic></fig> Untreated soil slopes collapsed after <2 mins of rainstorm, while all treated soil slopes remained stable for at least 8 minutes duration with significantly less soil yield. The 10-day sample withstood up to 13 mins of simulated rainstorm, as shown in Figure 2. Mycelium regrowth was observed in the treated samples 48 hrs. after the end of the erosion tests, showing the potential for long-term low-cost treatment using mycelium. Replenishing moisture loss during growth period could sustain mycelium growth and further enhance soil resistance to erosion over time. These results demonstrate that the engineered growth of mycelium in soils is promising as a nature-based environmentally friendly alternative to the current engineering practices for erosion mitigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSoil Erosion Research Under a Changing Climate, January 8-13, 2023, Aguadilla, Puerto Rico, USAMême sujetSlime Mold and Myxomycetes ResearchTravaux en français237 207