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Enregistrement W2552918471 · doi:10.21000/jasmr01010097

SALINE PRE-TREATMENT OF JACK PINE SEEDLINGS FOR PLANTING ON RECLAMATION SITES IMPACTED BY SALINE TAILINGS

2001· article· en· W2552918471 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Franklin, Janusz J. Zwiazek

Notice bibliographique

RevueJournal American Society of Mining and Reclamation · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaSyncrudeSuncor Energy Incorporated
Mots-clésLand reclamationTailingsSalineSowingEnvironmental scienceAgronomyArchaeologyGeographyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Athabasca oil sands in northern Alberta, Canada are saturated with bitumen, which is recovered by surface mining. Current tailings management includes the production of a non-segregating clay/sand material, which is deposited in holding cells as slurry. When the deposit is trafficable, plans are to reclaim the land to a productive forest. The tailings and associated waters are relatively saline, with the main ions being sodium, chloride and sulfate. The objective of this study was to increase survival rates of jack pine planted on tailings deposits by selecting tolerant seedlings prior to planting. Jack pine seedlings were treated with saline solutions containing NaCl, Na 2 S0 4 or tailings water at 30-days-of-age. Surviving seedlings were planted on a test tailings deposit, or in a controlled environment chamber where plants were treated with tailings water or salts alone. Results show that salt treatments increased survival of field-planted seedlings, likely by increasing their drought tolerance.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,407

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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