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Enregistrement W2008700890 · doi:10.3368/er.32.2.153

Can Mulch and Fertilizer Alone Rehabilitate Surface-disturbed Subarctic Peatlands?

2014· article· en· W2008700890 sur OpenAlexaff
Daniel Campbell, Angie Corson

Notice bibliographique

RevueEcological Restoration · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatSubarctic climateSphagnumEnvironmental scienceMicroclimateMulchLichenEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subarctic peatlands are increasingly faced with disturbances from resource extraction industries. Their rehabilitation is being required through government regulation, and backed by financial guarantees. A three-year field experiment was conducted to test a modification of existing peatland rehabilitation protocols on winter road clearances in subarctic peatlands of the Hudson Bay Lowland. The experiment was conducted on severely disturbed sections of winter roads with extensive cut hummocks. <i>Sphagnum</i> fragments were not spread on bare peat surfaces, contrary to existing protocols, because of the close proximity to propagules in vast and adjacent, undisturbed peatlands. Factorial combinations of microclimate amelioration (straw mulch) and phosphorus fertilization were applied, as in existing protocols. Rock phosphate fertilization and straw mulch did not increase the recolonization of <i>Sphagnum</i> nor of other bryophytes, lichens or vascular plants. After three years, <i>Sphagnum</i> remained almost absent and bare peat was colonized mostly by lichens and bryophytes typical of disturbed peat surfaces. The spreading of fragments on top of severely disturbed surface peats appears to be required in order to rehabilitate peatlands, even when extensive undisturbed peatlands are found nearby.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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