Natural Revegetation of a Boreal Gold Mine Tailings Pond
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the natural revegetation of forests disturbed by the dumping of mine wastes is vital for the success of reclamation strategies. The Gunnar gold mine tailings pond in southeast Manitoba has remained largely unvegetated since the mine was closed in 1942, with limited vegetation developed on one side of the pond. We examined the natural Picea mariana/Larix laricina forest that has developed on the pond to determine how the plant community develops and what changes in the tailings are associated with this development. Vegetation sampled along transects showed a consistent pattern of succession from Equisetum palustre to Salix spp., and Populus balsamifera, to Larix laricina and finally to P. mariana. Larix laricina and P. mariana are moving into the site at the rate of 1.5 m per year with L. laricina invading 4 years ahead of P. mariana. Both tree species show a similar pattern of annual growth, showing positive correlations with spring precipitation, a pattern also occurring on L. laricina growing on a nearby site. The establishment of E. palustre was accompanied by initially rapid decreases in compaction and conductivity of the tailings, and an increase in inorganic nitrogen. Surface organic matter depth, coarse organic matter mass, and soil organic carbon increased at a constant rate, whereas subsurface coarse organic matter had an initial rapid increase followed by a gradual increase. As fern allies (and specifically members of the Equisetaceae family) have a number of properties that facilitate succession on mine wastes, their use should be explored further.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».