Phytoextraction of Lead in Contaminated Soil─A Collaboration between Introductory Analytical Chemistry and Campus Farm
Notice bibliographique
Résumé
A community-engaged learning experiment was developed for an introductory analytical chemistry course at the University of Toronto Scarborough in collaboration with Campus Farm. The experiment introduced students to the application of analytical techniques to studying environmental samples. More specifically, students investigated the potential of red clover to serve as a hyperaccumulator of lead (Pb) while learning about broader phytoremediation strategies. The experience spanned two lab periods, the first involving a site visit to learn about the land and collect plant and soil samples. This was followed by a guided extraction and analysis of Pb content, introducing students to topics such as acid digestion, separation, and flame atomic absorption spectroscopy. Student results were aggregated and shared, allowing them to assess and comment on the efficacy of red clover to serve as a hyperaccumulator of Pb contamination. Moreover, student results and analyses were shared with community partners at the Campus Farm, with the opportunity to provide year-over-year data to monitor and assess a sustainable approach to remediating contaminated soil. Survey results reveal students’ appreciation for learning how analytical chemistry can be applied to study real-world samples and, more specifically, how it can be applied toward soil remediation efforts. This experiment can be adapted to work with students within the laboratory component of a course to assess a variety of other metal contaminants or study the efficacy of other potential hyperaccumulators moving forward, with the broader intention of informing and supporting soil remediation strategies in collaboration with community partners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».