Effects of Perennial Biomass Grasses on Soil Quality in Bath, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Perennial grasses have the potential to be important bioenergy crops, as they are fast-growing and produce large amounts of biomass. They can also help improve soil quality (e.g. soil organic matter) when established on marginal lands or degraded soils. In collaboration with Lafarge Cement, who are interested in replacing coal with biomass energy, I tested the impact of perennial grasses on soil quality in Bath, ON. I studied soil samples collected in 2015 from three replicates of perennial grass species and one replicate of native vegetation (as a control) established by Queen’s faculty and students in 2009. The three perennial grass species used were switchgrass (Panicum virgatum), little bluestem (Schizachyrium scoparium), and big bluestem (Andropogon gerardii). Soil carbon and nitrogen content were higher under switchgrass in the 0-10 cm layer, but otherwise did not differ by species. Both carbon and nitrogen levels declined with depth. Isotopic data suggests a replacement of original soil carbon with carbon derived from the C4 grasses. These data will be compared with data collected prior to grass establishment to see whether the grasses have altered soil quality and/or enhanced soil carbon. My research will show how management of perennial grasses can be used to enhance the climate benefits of replacing fossil fuels with perennial grass biofuel crops and provide insights into the comprehensive climate and soil quality benefits of using these crops to replace fossil fuels in the manufacturing of cement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».