Restoring Industrial Disturbances with Native Hay in Mixedgrass Prairie in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Native grassland restorations are often unsuccessful as a consequence of unreliable seed sources and competition from weeds and agronomic species. To improve on conventional approaches, we tested whether native hay can be used as a seed source for restoring native mixedgrass prairie on oil and gas well sites and associated disturbed areas. We also assessed the recovery of grassland that had been cut to harvest native hay. We assessed three wellsites seeded with native hay seven years earlier to evaluate longer term recovery, and they showed significant similarity to controls in adjacent grassland. Additionally, in 2012, five wellsites and an access road were seeded with native hay cut from grassland close to the sites. Grassland cut for native hay recovered within one year, showing similar species composition. In the second year, native hay restored wellsites had significant weedy annual cover; nevertheless, native grasses and forbs germinated, particularly needle grasses, wheatgrasses, and bluegrasses. Three of the native hay restored wellsites were sprayed with a non-selective herbicide in the third year; however, the remaining sites showed good recovery in the third year, with native grasses replacing most of the original weedy species. Collectively, results from this research suggest seeding from native hay is a successful and sustainable technique for restoring native vegetation cover and diversity on industrial disturbances in native grasslands.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».