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Enregistrement W7161792208 · doi:10.82308/10142

Dynamics of trace metals and de-icing salt in compost-amended urban soils

2015· dissertation· en· W7161792208 sur OpenAlexaboutno aff
Maryam Kargar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterNutrientSurface runoffSoil testTree healthSoil horizonHydrology (agriculture)Biochar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A collaborative study between McGill University and the City of Montreal sought to design an improved soil mixture in order to promote street tree health and improve urban runoff water quality. A preliminary chemical analysis was done on 73 tree pit soil samples selected based on land use category, soil age, and soil organic matter. Significantly higher concentrations of Cu, Zn, Cd, and Pb were observed in soils from commercial (vs. residential) streets, possibly as a result of the heavier traffic on commercial streets. A coefficient of variation exceeding one for Na levels in tree pit soils of commercial zones is likely linked to the application of de-icing salt on the street. An analysis of plant nutrients (Ca, Mg, K, P, and total mineral N, including NH4+ and NO3-) in tree pit soils showed no deficiencies as compared to the recommended concentration of available nutrients in horticultural soils. The use of wood chips as tree pit cover material and soil age had significant effects on K, P, and N availability. Street width and soil pH were positively correlated with Na availability in tree pit soil, possibly due to the heavier traffic on wider streets splashing more de-icing salt into the tree pits, and the consequent displacement of H+ by Na+ in the tree pit soil. An investigation was conducted into the efficiency of biochar and compost in immobilizing potentially toxic metals in tree pit soils in the presence of de-icing salt. Using a central composite rotatable design, the soil used by the City of Montreal when transplanting nursery trees to sidewalk tree pits was amended with nine different combinations of compost (0-15% w/w) and biochar (0-10% w/w). The sorption and desorption of Na, Cu, Zn, Cd, and Pb were then evaluated for the different soil mixtures. The two amendments showed different abilities to immobilize potentially toxic metals in the tree pit soil impacted by de-icing salt. The soil amended with 7.5% compost indicated the best sorption and retention of Zn and Pb. The positive effect of compost on metal sorption and retention may be attributed to its high cation exchange capacity and its positive effect on soil pH. For Na, Cu, and Cd, soil alone appeared to be the best adsorbent. The biochar used in this study did not improve the ability of the soils to retain contaminants. Following the sorption and desorption tests, a phytotoxicity trial was conducted to evaluate metal bioavailability in the soil mixtures including 0, 5, or 10% (w/w) of compost. Soil mixtures, spiked with known concentrations (control, medium and high levels) of Na, Cu, Zn, Cd and Pb, were used in a 14-day growth trial of barley (Hordeum vulgare L.). Based on emergence, growth, and the measured concentrations of potentially toxic metals in the roots and shoots of the barley plants, compost-amended soils showed less Cu, Zn, Cd, and Pb absorption by barley plants than non-amended soil. This was probably attributable to the specific complexation of the metals and the provision of macronutrients such as Ca2+ and Mg2+ by the compost. These macronutrients possibly compete with trace metals for absorption by plants. Amendment with compost also decreased Na and Cd absorption by barley plants, likely through an indirect process involving its effects on CEC and pH. The amendment of soil with compost also increased Ca, Mg, K, and P availability. However, compost did not have a significant effect on NH4+ and NO3- availability for the barley plants.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,996

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission1
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