Natural revegetation of hydrocarbon-contaminated soil in semi-arid grasslands
Notice bibliographique
Résumé
One way to identify hydrocarbon-tolerant plant species for reclamation is to sample vegetation at contaminated sites allowed to recover naturally. We compared vegetation and soils of 14 hydrocarbon-contaminated plots in southern Saskatchewan to those of nearby uncontaminated plots to determine the impact on plant communities and soil properties. Contaminated plots had less vegetation and litter cover than uncontaminated plots, and significantly higher soil carbon to nitrogen ratios, pH, and hydrocarbon concentration, and lower nitrogen and phosphorus. Although species richness was not significantly different, Shannon's diversity was lower on contaminated plots. Mean compositional similarity of the plots, measured using Jaccard's index, was only 31%, and cover similarity, measured using Spatz's index, was only 22%. Vegetation composition differences occurred because mycorrhizal, woody and vegetatively reproducing species, and species using birds or unassisted means for seed dispersal were significantly less common on contaminated than uncontaminated plots. Self-pollinated species were significantly more common on contaminated plots. The most abundant species on contaminated soils were the annual forb Kochia scoparia and the native perennial grasses Hordeum jubatum, Distichlis stricta, Agropyron smithii, Agropyron trachycaulum, and Poa canbyi. This research shows that some plant species and functional groups are tolerant of the altered soil conditions at hydrocarbon-contaminated sites.Key words: functional groups, oil spills, phytoremediation, reclamation, succession, vegetation recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».