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Enregistrement W2165302408 · doi:10.1080/15226510903535072

Technical Note: Seeding Conditions of the Halophyte<i>Atriplex Patula</i>for Optimal Growth on a Salt Impacted Site

2011· article· en· W2165302408 sur OpenAlexaffabout
Michelle Young, Doug G. Rancier, Julie Roy, Stuart Lunn, Sarah A. Armstrong, John V. Headley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Phytoremediation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanEnvironment and Climate Change CanadaImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHalophytePhytoremediationEnvironmental scienceSoil salinityAgronomySeedingPinus patulaSoil waterSalinityBiologyBotanyEcologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salt-impacted soils resulting from oilfield brine spills are increasingly becoming a significant problem in oil-producing areas of Canada such as Alberta and Saskatchewan. The native halophyte Atriplex patula is being considered a potential species for phytoremediation of brine-impacted sites in these hemiboreal climactic zones. The objective of this study was to investigate the optimal seeding conditions under field conditions (with no irrigation) of A. patula for phytoremediation of salt from a brine-impacted site. Atriplex patula was identified in preliminary greenhouse trials to have one of the highest salt accumulations in relation to plant yields. Different seeding methods of A. patula were assessed in an attempt to achieve reproducible growth of this species. While plant yields for A. patula were improved on compacted soil by approximately 30-50%, growth was uneven with regard to density and height. The uneven growth may be due to seed quality and low precipitation during the field season, while improvements in plant yield on compact soil might be due to a lack of competition with other species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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