Artificial humic substances as sustainable carriers for manganese: Development of a novel bio-based microfertilizer
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a new strategy for the production of sustainable manganese fertilizer based on artificial humic substances (AHS). AHS with different manganese concentrations (0‒20%) were synthesized from poplar bark under alkaline conditions via hydrothermal treatment. For the 20% manganese formulation, the interaction of manganese with AHS resulted in reduced solubility (from 25.2% to 12.3% organic carbon) and average molecular weight of humic acids (from 11.6 to 3.9 KDa), indicating preferential binding of the high-molecular-weight fraction. The formulation with 5% of manganese achieved optimal manganese loading without compromising the AHS solubility (19.4%). Structural analyses showed only minor changes in AHS in the presence of manganese, indicating that the main structural fragments of the AHS were preserved. Structural, morphological, and spectroscopic characterizations confirmed the formation of amorphous manganese complexes within the AHS matrix, primarily in the plant-available Mn(II) oxidation state. Plant bioassays showed increased manganese uptake with the application of AHS containing 5% Mn compared to MnCl2 alone (64 mg/kg vs. 40 mg/kg in dry cucumber biomass). Interestingly, unmodified AHS at higher concentrations (50 mg/L) further enhanced manganese (67 mg/kg) and iron (up to 209 mg/kg) uptake, highlighting the potential role of AHS in facilitating metal transport.
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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 ».