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Enregistrement W4413208582 · doi:10.1080/15320383.2025.2545356

Biochar-Based Amendments in Chromite Mine Tailing Debris-Contaminated Soil - Influence on Physiological Traits of Tomato and Soil Properties

2025· article· en· W4413208582 sur OpenAlexaff
Palwasha Achakzai, Shamim Gul, Kanval Shaukat, Hidayatullah Kakar, Zahoor Ahmed Kakar, Sadaf Aslam Ghori

Notice bibliographique

RevueSoil and Sediment Contamination An International Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChromium effects and bioremediation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharChromiteEnvironmental scienceDebrisContaminationTailingsSoil contaminationAgronomyMining engineeringSoil waterEnvironmental chemistrySoil scienceGeologyWaste managementEcologyBiologyChemistryGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining activities contaminate agricultural soils in the mining area with heavy metals, which ultimately enter the food chain, posing serious threat to human health. Chromite mining activities have been carried out since decades in Muslim Bagh, Balochistan, Pakistan. Farmers transport soils from far-flung areas to avoid possible negative influence of mining activities on crops. Nevertheless, the effect of chromite contamination from mining activities in freshly transported (non-contaminated) agricultural soil on vegetable crops needs to be evaluated. Furthermore, the amendment of organic wastes as fertilizers in contaminated soil from mining activities needs to be tested for their possible attenuation potential against the negative effect of contamination on crops. In this study, top soil layer was contaminated with chromite mine tailing debris (thorough mixing with soil up to 5 cm of soil depth) at 1 t ha−1 yr−1 rate for two years. Manures from small ruminant (SG), poultry (PM), and farm yard (FYM) were combined at 1:1:1 ratio, followed by their further mixing with wood- and manure-derived biochars at 1:1 biochar:manure mixture ratio. Biochars were also combined with synthetic NPK fertilizer. Wood-derived biochar was also co-composted with the above-mentioned manure mixture, as well as with SG, PM and FYM manures. Two tomato fruit varieties were taken into account for this study. Three experiments were conducted; in experiment 1, biochar+manure mixtures were mixed in contaminated soil for two years at 5, 10, and 20 t ha−1 rates and large tomato fruit variety was grown for two years. Experiment 2 was the same as experiment 1 except that small tomato fruit variety was selected as a crop. In experiment 3, the co-composted biochar fertilizers were amended in contaminated soil at 10 and 20 t ha−1 rates for one year and large tomato fruit variety was selected as a crop. Results showed that none of the fertilizer treatments increase the yield of large tomato fruit variety. Some treatments especially manure-derived biochar+manure mixture, amended at 10 and 20 t ha−1 rates improved yield of small tomato fruit variety compared to control. Tomato crops were not negatively impacted by the chromite contamination in terms of yield. Fertilizers did not lower the concentration of Pb in tomato fruits, except for few fertilizer treatments, which reduced the concentration of Pb in the fruits of small tomato fruit variety of second year crop (p < .05). Cadmium was not detected; whereas, chromium was detected in only two tomato fruit samples from two different treatments. This experiment suggests that crops may not take heavy metals in high concentrations for at least 5 years, following the deposition of metal(loids) from mining activities into the transported soils of agricultural lands of the region Muslim Bagh, Balochistan, Pakistan.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil0,466

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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