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Enregistrement W4403196845 · doi:10.1080/02626667.2024.2413424

Zeolite intervention in soil nitrate dynamics: insights from column experiments and modelling

2024· article· en· W4403196845 sur OpenAlexaff
A. Safadoust, Seira Soleymanekhtyari, Bahram Gharabaghi

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesBu Ali Sina University
Mots-clésColumn (typography)NitrateZeoliteIntervention (counseling)Dynamics (music)Environmental scienceComputer scienceChemistryPsychologyCatalysisPedagogyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to address the harmful effects of excessive nitrogen fertilizer by investigating the mobility-retardance effect of zeolite on nitrate movement in loam soil columns. Disturbed and undisturbed soil columns, treated with zeolite as well as control soil columns, were analysed over a span of three years. Breakthrough curves generated from the experiments were evaluated using the HYDRUS-1D code with mobile–immobile water (MIM) and dual-permeability (DP) models. Our findings highlight that zeolite application significantly reduced nitrate mobility, with recovery rates decreasing by 8% in disturbed and 11% in undisturbed columns. The DP model, which accurately reflects real soil water flow conditions, outperformed the MIM model in predictive accuracy. This research offers a novel long-term perspective on the benefits of zeolite in enhancing soil properties and mitigating nitrate leaching, recommending the DP model for superior prediction of contaminant transport in structured soils within the vadose zone.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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