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Enregistrement W2092218227 · doi:10.1139/s06-001

Use of bark and combined paper sludge for the revegetation of bark-covered land

2006· article· en· W2092218227 sur OpenAlexaffvenue
Chantal J. Beauchamp, Claude Camiré, François‐P. Chalifour

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTopsoilBark (sound)Lotus corniculatusAgronomyEnvironmental scienceRevegetationVegetation (pathology)TrefoilSoil waterBiologyBotanyEcologySoil scienceEcological succession

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the use of bark and combined paper sludge to develop a suitable plant growth substrate and to establish a vegetation cover on bark-covered land. Field experiments were established to determine the best plant growth medium, plant mixtures, and fertilization program. The best soil cover consisted of 2.5 cm of combined paper sludge on top of 2.5 cm of black bark. On this soil cover, the Savoureux mixture in combination with birdsfoot trefoil (Lotus corniculatus L.), Lab02 in mixture with MR77, and birdsfoot trefoil in mixture with bromegrass (Bromus inermis L.) gave good vegetation growth and yields. For birdsfoot trefoil over all soil covers, the phosphorus and potassium fertilizations were required at 140 kg P 2 O 5 /ha and 160 kg K 2 O/ha, respectively. These results suggest that combined paper sludge and black bark can be used as topsoil to favor plant establishment on bark-covered land. Key words: topsoil, paper sludge, bark, birdsfoot trefoil, bromegrass, fertilization, NO 3 – -N, phosphorus.

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 enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,069

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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