Soil drivers of fungal, bacterial and plant diversity in contaminated Southern Californian sites: Implications for dryland bioremediation
Notice bibliographique
Résumé
This exploratory study surveyed seven contaminated brownfields and Superfund sites in Southern California to identify locally adapted species tolerant of mixed organic and metal contamination under arid and semi-arid conditions. Five novel native plants, including Brickellia californica , Baccharis salicifolia , Baccharis sarothroides , Eriogonum fasciculatum , and Heterotheca grandiflora were identified as hyperaccumulators of copper (Cu), alongside a non-native species from the Asteraceae family, Helminthotheca echioides . Additional metal-accumulating plants (including native plants) for lead (Pb), chromium (Cr), arsenic (As), and nickel (Ni) were identified, and warrant further evaluation for their phytoremediation potential. Dominant microbial communities included fungal taxa from the Ascomycota and bacterial taxa from the Proteobacteria , with bioremediation candidates detected across sites. Redundancy and principal component analyses revealed that site variability, water-extractable organic carbon, and soil texture significantly shaped microbial communities. These findings provide insight into plant and microbial candidates for bioremediation and the soil drivers influencing their success in Southern California. The results support experimental research into regionally adapted, climate-resilient bioremediation and ecological restoration strategies for contaminated arid and semi-arid environments. • Five new copper hyperaccumulators found on California brownfield sites. • Native plants identified with potential to accumulate Pb, Cr, As, and Ni. • Ascomycota fungi and Proteobacteria dominate contaminated site microbiomes. • WEOC and soil texture drive microbial structure on polluted dryland sites. • Drought-adapted species show promise for dryland bioremediation efforts.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».