Phytoremediation: A Promising and Sustainable Approach to Eradicate Heavy Metals from Heavy Metals-Polluted Soils and Revegetating them
Notice bibliographique
Résumé
Rapid industrialization, increased waste production and surge in agricultural activities, mining, contaminated irrigation water and industrial effluents contribute to the contamination of water resources due to heavy metal accumulation. Phytoremediation is a realistic and promising strategy for heavy metal removal from polluted areas, based on the employment of hyper-accumulator plant species that are extremely tolerant to heavy metals present in the environment/soil. Green plants are used to remove, decompose, or detoxify hazardous metals in this technique. Five types of phytoremediation methods viz. Phytostabilization, rhizofiltration, phytoextraction and phytovolatilization are used for decontamination of the soil. Traditional phytoremediation methods have significant limits in terms of large-scale application, thus biotechnological efforts to modify plants for heavy metal phytoremediation ways are being explored to improve the efficacy of plants as heavy metal decontamination candidates. It is relatively economic, efficient and environment friendly. New metal hyperaccumulators with high efficiency are being explored and employed for their use in phytoremediation and Phyto mining. This review comprehensively discusses different strategies and biotechnological approaches for the removal of various heavy metal containments from the environment, with emphasis on the advancements and implications of phytoremediation, along with their applications in cleaning up various toxic pollutants.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».