Effects of Aged Biochar on Remediation of Cd-Contaminated Soil and Greenhouse Gas Emission in Chinese Cabbage (Brassica chinensis L.) Growth
Notice bibliographique
Résumé
Biochar has demonstrated effectiveness in environmental remediation. However, the physicochemical properties of biochar change with natural aging, which potentially impacts its efficacy. This study was designed to evaluate the effects of aged biochar (at 1% and 5% rates) on the growth of Chinese cabbage, greenhouse gas emission, and Cd remediation in soils. Canada goldenrod (Solidago canadensis L.) feedstock biochar was subjected to three artificial aging processes (freeze–thaw cycle, dry–wet cycle, and hydrogen peroxide oxidation) to prepare aged biochar. Results showed that aging significantly altered properties and structure of biochar. Biochar addition had no effect on CH4 emissions, but it decreased cumulative N2O emission (all treatments) and increased cumulative CO2 emission (only the pristine biochar at 5% application rate). Aged biochar showed no effect on microbial life strategy and Shannon index. However, PB-5% application shifted the life history strategies of A-strategists (resource acquisition microbe) towards Y-strategists (high-yield microbe) such as Proteobacteria, Gemmatimonadota, Bacteroidota, Firmicutes and Actinobacteriota, which partially attributed to the enhanced soil CO2 emission. Aged biochar reduced plant uptake Cd and soil available Cd concentrations by up to 36.6% and 34.0%, respectively, ascribing to improved soil physicochemical properties and functional bacterial abundance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».