Amendments and substrates to develop anthroposols for northern mine reclamation
Notice bibliographique
Résumé
Mining and natural resource development in the Canadian north has produced large areas of disturbance and volumes of waste, necessitating reclamation. This study focused on building anthroposols in a greenhouse using waste material from Diavik Diamond Mine. There were six substrates (crushed rock, lakebed sediment, processed kimberlite, and its combinations), seven organic amendments (sewage, soil, peat, Black Earth, biochar, and its combinations), a control, and two nutrient treatments (with and without fertilizer). Substrates and amendments were mixed and seeded with three grass species. Soil properties and vegetation responses were assessed. Substrate structure was a challenge; crushed rock and processed kimberlite had little fine material and lakebed sediment was compacted. Processed kimberlite and sewage had metal concentrations (barium, chromium, cobalt, copper, molybdenum, nickel, selenium, and zinc) above guidelines. Vegetation established on all anthroposols, with plant growth and density greatest in crushed rock, followed by 25% processed kimberlite with 75% lakebed sediment and 100% lakebed sediment. Substrates amended with peat and (or) soil had the greatest plant density and belowground biomass; substrates amended with sewage and sewage–soil had greatest aboveground biomass. Fertilizer had a limited effect. With appropriate amendments, waste materials at the mine showed potential as reclamation soils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».