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Enregistrement W4361190711 · doi:10.1128/spectrum.04448-22

Legacy Effects of Phytoremediation on Plant-Associated Prokaryotic Communities in Remediated Subarctic Soil Historically Contaminated with Petroleum Hydrocarbons

2023· article· en· W4361190711 sur OpenAlexaff
Jakub Papík, Michal Strejcek, Lucie Musilová, Rodney Guritz, Mary‐Cathrine Leewis, Mary Beth Leigh, Ondřej Uhlík

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésPhytoremediationSubarctic climateEcological successionVegetation (pathology)RhizosphereEnvironmental scienceEcosystemPlant communityEcologyEnvironmental remediationBiologySoil waterAgronomyContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subarctic ecosystems provide key services to local communities, yet they are threatened by pollution caused by spills and disposal of petroleum waste. Finding solutions for the remediation and restoration of subarctic soils is valuable for reasons related to human and ecosystem health, as well as environmental justice. This study provides novel insight into the long-term succession of soil and plant-associated microbiota in subarctic soils that had been historically contaminated with different sources of PHCs and subjected to distinct phytoremediation strategies. We provide evidence that even after the successful removal of PHCs and the occurrence of secondary succession, the fingerprint of the original source of contamination and the initial choice of remediation strategy can be detected as a microbial legacy in the rhizosphere, roots, and shoots of volunteer vegetation even 2 decades after the contamination had occurred. Such information needs to be borne in mind when designing and applying restoration approaches for PHC-contaminated soils in subarctic ecosystems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · 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.

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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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