Modelling phytoremediation: Concepts, methods, challenges and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Phytoremediation can be an effective approach for the removal, immobilization, mineralization, or detoxification of various contaminants in soils or water, including inorganic and organic pollutants, and radioisotopes. Although phytoremediation has been proved in the last decades, its performance is uncertain due to complex interactions among soil, water, plants, weather, microorganisms, and pollutants, leading to underutilizing globally. This paper aims to review representations and methods of quantifying key phytoremediation processes in modelling phytoremediation. We examine the structures, methods, and ability of phytoremediation models that characterize the biogeochemical, hydrological, and phenological processes accountable for phytoremediation dynamics, along with discussions about their advantages and limitations. Then, we identify the knowledge gaps and challenges of incorporating biogeochemical, hydrological, and phenological processes into phytoremediation models in contaminated sites and representing spatial heterogeneity and temporal variability in large-scale applications. The existing phytoremediation models find it difficult to predict the phytoremediation length under real environmental conditions if such a length is key for the assessment of phytoremediation performance and cost. Finally, we explore opportunities to integrate the current knowledge from other disciplines, such as soil, agriculture, ecology, and plant research in a competition-based model and point out key research priorities for the effective integration of knowledge on physical, chemical, and biological processes in modelling phytoremediation, including biogeochemical processes and agro-practices. More studies also need to consider immobilization, mineralization and detoxification.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».