MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405480998 · doi:10.1002/ldr.5443

Microplastic Effects on Soil Aggregation in Sterilized and Non‐Sterilized Soils

2024· article· en· W4405480998 sur OpenAlexaff
Haixiao Li, Longyuan Yang, Chenghui Luo, Le Liu, Cheng Li, Noura Ziadi

Notice bibliographique

RevueLand Degradation and Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesYoung Elite Scientists Sponsorship Program by TianjinHubei Polytechnic UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMicroplasticsSoil waterEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMicroorganismIncubationChemistrySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The adverse impact of soil microplastics on aggregation is generally attributed to the potential toxicity to soil microorganisms. However, there have been few studies that use sterile soil as a control environment for comparison with regular soils to test this hypothesis. Consequently, this study conducted soil incubation with oven‐heated sterilized soils to explore the effects of polyethylene (PE) and polypropylene (PP) microplastics (at sizes of 0.595, 0.089, and 0.009 mm) on the soil aggregate stabilities. The aim was to determine if their primary mode of action is through biogenic interactions with soil microorganisms. The microplastics reduced 49% and 82% water‐stable aggregates of 0.5–1 and 1–2 mm fractions in Tianjin soils, respectively. The effects of microplastics were particularly pronounced in the non‐sterilized soils during the initial month of incubation. Additionally, microplastics increased the surface roughness of aggregates by an average of 39%, yet microplastics did not significantly affect the aggregate mechanical stability in either soil type. This study suggests that interactions between soil microplastics and microorganisms work crucially on soil aggregation, but microplastics could also possibly affect soil aggregation through non‐biogenic pathways.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,409

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLand Degradation and DevelopmentMême sujetMicroplastics and Plastic PollutionTravaux en français237 207