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Enregistrement W4405850124 · doi:10.3390/microorganisms13010031

Soil Microbial Responses to Varying Environmental Conditions in a Copper Belt Region of Africa: Phytoremediation Perspectives

2024· article· en· W4405850124 sur OpenAlexafffund
K. K. Nkongolo, John Banza Mukalay, Antoine K. Lubobo

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhytoremediationCobaltLeucaena leucocephalaCopperEnvironmental chemistryTailingsRhizosphereSoil contaminationEnvironmental scienceAgronomySoil waterChemistryBiologyHeavy metalsSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mining industry in the copper belt region of Africa was initiated in the early 1900s, with copper being the main ore extracted to date. The main objectives of the present study are (1) to characterize the microbial structure, abundance, and diversity in different ecological conditions in the cupriferous city of Lubumbashi and (2) to assess the metal phytoextraction potential of Leucaena leucocephala, a main plant species used in tailing. Four ecologically different sites were selected. They include a residential area (site 1), an agricultural dry field (site 2), and an agricultural wetland (site 3), all located within the vicinity of a copper/cobalt mining plant. A remediated tailing was also added as a highly stressed area (site 4). As expected, the highest levels of copper and cobalt among the sites studied were found at the remediated tailing, with 9447 mg/kg and 2228 mg/kg for copper and cobalt, respectively. The levels of these metals at the other sites were low, varying from 41 mg/kg to 579 mg/kg for copper and from 4 mg/kg to 110 mg/kg for cobalt. Interestingly, this study revealed that the Leucaena leucocephala grown on the remediated sites is a copper/cobalt excluder species as it accumulates soil bioavailable metals from the rhizosphere in its roots. Amplicon sequence analysis showed significant differences among the sites in bacterial and fungal composition and abundance. Site-specific genera were identified. Acidibacter was the most abundant bacterial genus in the residential and remediated tailing sites, with 11.1% and 4.4%, respectively. Bacillus was predominant in both dry (19.3%) and wet agricultural lands (4.8%). For fungi, Fusarium exhibited the highest proportion of the fungal genera at all the sites, with a relative abundance ranging from 15.6% to 20.3%. Shannon diversity entropy indices were high and similar, ranging from 8.3 to 9 for bacteria and 7.0 and 7.4 for fungi. Β diversity analysis confirmed the closeness of the four sites regardless of the environmental conditions. This lack of differences in the microbial community diversity and structures among the sites suggests microbial resilience and physiological adaptations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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