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Enregistrement W2298713072

The Effects of Nutrient and Peat Amendments on Oil Sands Reclamation Wetlands: A Microcosm Study

2011· dissertation· en· W2298713072 sur OpenAlexfundaboutno aff
Hao Huan Chen

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEgg Farmers of Canada
Mots-clésPeatLand reclamationMicrocosmOil sandsWetlandEnvironmental scienceNutrientEcologyGeographyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil sand mining operations in Alberta, Canada produce large quantities of process water and mature fine tailing (MFT) during the bitumen extraction process. Wet landscape reclamation is one of the reclamation strategies proposed to utilize process water and MFT in the creation of aquatic reclamation environments that are economically and environmentally acceptable. \n \nIn the interest of utilizing nutrient enrichment and peat amendment to improve aquatic flora and fauna colonization in new oil sands aquatic reclamation, this microcosm study was designed to assess the phytoplankton and periphyton growth (summer 2008), as well as benthic invertebrate colonization (summer 2009). Peat amendment significantly increased the growth of phytoplankton and periphyton by providing sufficient nutrients (total nitrogen, total phosphorus and dissolved organic carbon) to the system. In reference wetland, benthic invertebrate colonization was significantly increased by utilizing sand as bottom substrate and decreased by MFT/Sand mixture as bottom substrate. In OSPM-affected wetland, benthic invertebrate colonization was not affected by utilizing MFT/Sand as bottom substrate. In comparison to OSPM-affected wetlands, reference wetland had larger number of benthic invertebrate families and higher total abundance. \n \nIn this research, experimental microcosms were constructed in three reclamation wetlands with different types of reclamation materials as the bottom substrates (sand, MFT + sand) and amendments (nutrient and/or peat) added to optimize growing conditions for phytoplankton and periphyton, thus creating a biological detrital layer over unfavourable substrates to enhance benthic invertebrate colonization. The growth estimates of phytoplankton and periphyton on MFT + sand without amendment were low in comparison to the control (water only, no substrate). In comparison to sand, MFT + sand had higher growth estimates at OSPM-affected sites, but lower growth estimates at reference site. The growth estimates of phytoplankton and periphyton on MFT + sand were significantly increased with peat amendment. Nutrient (nitrogen and phosphorus) enrichment insignificantly improved the phytoplankton and periphyton growth. Peat amendments elevated the concentrations of nitrogen, phosphorus and dissolved organic carbon in the system and maintained these high concentrations throughout the experiment period. Nutrient enrichment only temporarily (less than 3 weeks) elevated nitrogen and phosphorus levels as the nutrients added were quickly utilized by the system. \n \nBenthic invertebrate colonization was assessed in the following year. Sand treatments had increased total abundance and numbers of families of benthic invertebrate compared to the mature sediments of the reference wetland. In oil sand process material (OSPM)-affected wetlands, sand treatments had slightly lower abundance and fewer numbers of families in comparison to the mature sediments. In comparison to sand treatments, MFT + sand treatments had decreased total abundance in the reference wetland but not in OSPM-affected wetlands that received MFT input during its construction. Peat amendment and nutrient enrichment had no impact on benthic invertebrate total abundance or composition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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