Native plant species screening for phytogeochemical exploration in the Zambian Copperbelt
Notice bibliographique
Résumé
Trace element analysis of plant tissues can aid mineral exploration for sediment hosted Cu-Co deposits in the Zambian Copperbelt (ZCB). This study was conducted at the Mitumba prospect, an area in the ZCB known to have copper minerals but no historical mining activities, to identify native plant species and their tissues that are most indicative of mineralized zones. Field inventory and ecological analysis identified 22 native plant species from 12 different families, of which Fabaceae (36.4%) was dominant. At species level and based on the coating index, we identified several predominant species, among them, Haumaniastrum katangense (Lamiaceae), Aframomum angustifolium (Zingiberaceae), Brachystegia boehmii (Fabaceae), and Diplorynchus condilocarpon (Apocynaceae). Sampling was undertaken of soils and plant organs above the known mineralized zone and at control points outside of the mineralized area. Most species translocated Cu from the roots to the aboveground biomass as indicated by translocation factors (TF) > 1 but only three species, namely, Haumaniastrum katangense , Aframomum angustifolium and Diplorynchus condilocarpon can both translocate and bioconcentrate (BCF > 1) bioavailable Cu from the rhizosphere, making them ideal candidates for phytogeochemical exploration. Only Haumaniastrum katangense and Aframomum angustifolium accumulated Co. Plant roots and leaves demonstrate significant Cu anomalism and show a wider population of anomalous values compared to the soils. Statistical and machine learning techniques both indicate significant relationships between soil Cu concentration and the content of Cu in plant roots and leaves highlighting soil pH, organic matter and clay content as the major physicochemical variables influencing metal bioavailability in soil-plant systems. • Trace element analysis of plant tissues can aid locating orebodies. • Haumaniastrum katangense, Aframomum angustifolium and Diploryhncus condilocarpon are copper indicators. • Haumanastrum katangense and Aframomum angustifolium also accumulate cobalt. • Machine learning algorithms effectively elucidate soil-plant relationships. • Soil pH, organic matter and clay content influences metal bioavailability.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».