Fertilization Enhances Grain Inorganic Arsenic Assimilation in Rice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To investigate how soil fertilization/amendments alters arsenic speciation grain off-take in paddy rice, rice was grown to maturity in growth chambers fertilized with standard mineral fertilizer, wood ash (rich in silica), pig slurry (rich in organic matter), and non-amended control. The soil was sourced from a Chinese paddy field. The primary fertilized elements (nitrogen, phosphorus, potassium) were kept constant across treatments. Porewater chemistry and soil microbiology were monitored throughout the experiments. Total grain arsenic, sum of inorganic arsenic and dimethylarsinic acid (DMA), was significantly different between treatments ( P = 0.024), with inorganic arsenic varying from 0.025 to 0.08 mg/kg and DMA from 0.08 to 0.16 mg/kg for control compared to fertilized, respectively. Fertilizer source made no difference to arsenic speciation concentration in grain. Porewater analysis found that as anaerobism set in, inorganic arsenic, phosphorus and manganese greatly lowered in concentration. Methylated arsenic species concentrations increased over time, concurrent with an increase in pH, decrease in Eh, and increase in total organic carbon and iron, with no strong treatment effects, except for pig slurry that enhanced pH and decreased Eh. Methanogenic archaea, sulfate-reducing bacteria and Acidobacteria increased with time and some Actinobacteria and Firmicutes increased due to slurry, but then decreased with time ( P < 0.01). Methanogenic archaea and sulphate-reducing bacteria correlated positively with porewater DMA and negatively with porewater inorganic arsenic ( P < 0.05). Genera within the Actinobacteria and Burkholderiaceae correlated negatively with DMA, while genera with iron-reducing capacity (Clostridiales) correlated positively with porewater inorganic arsenic and DMA ( P < 0.05).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».