Integrating Rock Dust and Organic Amendments to Enhance Soil Quality and Microbial Activity for Sustainable Crop Production
Notice bibliographique
Résumé
Rock dust (RD) is a by-product of the precious metal mining industry. Some mining operations produce close to 2,000,000 Mg of RD/year, posing disposal issues. This study evaluated the physicochemical and microbial properties of RD from gold mining and its potential use in RD-based growing media. Ten media formulations were tested: Promix (Control), 100% (RD), 100% topsoil (TS), 50% RD + 50% topsoil (RDT), 25% RD + 75% topsoil (RT), 50% RD + 50% Promix (RP), 50% RD + 25% biochar + 25% Promix (RBP), 50% RD + 25% compost + 25% Promix (RCP), 50% RD + 50% biochar (RB), and Huplaso (negative control). RD particle size ranged from 0.1 to 2 mm with a bulk density of 1.5 g cm−3, while RD-based media ranged from 0.8 to 1.1 g cm−3 showing increased porosity. Nutrient content was analyzed using Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometry (ICP-OES), and the active microbial community assessed using PLFA biomarkers via GC-MS/FID, n = 4 and p = 0.05. Microbial analysis identified five classes (protozoa, eukaryotes, Gram-positive (G+), Gram-negative (G−), and fungi (F)), with a significant increase in G−, G+, and F in RD-based amendment RBP (28%) compared to control P (9%). G+, G−, and F showed a strong negative correlation (r = −0.98) with pH, while calcium correlated positively (r = 0.85) with eukaryotes and a strong positive correlation (r = 0.95) of cation exchange capacity with G+. This study suggests blending RD with organic amendments improves physicochemical quality and microbial activity, supporting its use in crop production over disposal.
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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 | 0,001 | 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 ».