Evaluation of municipal solid waste (MSW) compost as a soil amendment for acidic, metalliferous mine tailings
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Four 0·5 ha plots were established on freshly dried tailings of INCO Ltd. near Sudbury, Ontario, Canada and received the following treatments: 1) 125 t/ha Municipal Solid Waste (MSW) compost, 2) 250 t/ha MSW compost, 3) INCO's standard application of crushed limestone, fertilizer and hay mulch and 4) control - no application of compost. Application of compost at a rate of 250 t/ha yielded the same increase in tailings pH (from 2·80 to 4·65) as that achieved with the typical INCO application of 40 t lime/ha. The INCO treatment with lime and fertilizer resulted in no initial input of organic matter; whereas, a 250 t/ha application of compost increased organic content by 8·3%. Moisture retention in tailings at the two compost-treated plots was significantly higher (26%) than that of the INCO treated plots (<10%). Application of lime as part of the INCO treatment reduced levels of water soluble Cu and Ni from 22·8 pgCu/g to 0·4 pgCu/g and from 35·5 pgNi/g to 5·2 ngNi/g. Similar reductions in water soluble copper and nickel in tailings were achieved with the 250 t/ha application of compost. It was concluded that tailings amelioration with MSW compost is superior to the INCO treatment because it more rapidly increases pH, moisture content and organic content, and reduces concentrations of water soluble (plant available) Cu and Ni.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».