Integration of Mosses (Funaria hygrometrica) and Lichens (Xanthoria parietina) as Native Bioindicators of Atmospheric Pollution by Trace Metal Elements in Mediterranean Forest Plantations
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric emissions of industrial-origin trace metals are a major environmental problem that negatively affects air quality and the functioning of forest ecosystems. Traditional air quality monitoring methods require investments in equipment and infrastructure. Indeed, it is difficult to measure most of these pollutants because their concentrations usually occur at very low levels. However, this study explores an ecological approach for low-cost air quality biomonitoring that is based on native biological indicators in the context of the Mediterranean basin. This study aims (i) to evaluate the lichen species composition, diversity, and distribution across three distinct forest sites; (ii) investigate the relationship between lichen species richness and proximity to the pollution source; and (iii) evaluate heavy metal bioaccumulation using a moss species (Funaria hygrometrica) and a lichen species (Xanthoria parietina) as bioindicators of atmospheric pollution. High concentrations of toxic metals were observed along the transect and closer to the pollutant source with marked interspecies variability. X. parietina exhibited high bioaccumulation potential for most toxic metals (Fe, Zn, Pb, Cr, Cu, and Ni) compared to F. hygrometrica with concentrations varying across the three sites, reaching maximum dry-mass values of 6289 µg/g for Fe at the first site and 226 µg/g for Zn at Site 3. Our results suggest that X. parietina can be used as a potential bioindicator for long-term spatial biomonitoring of air quality by determining atmospheric toxic metals concentrations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».