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Enregistrement W2749267175 · doi:10.1139/cjss-2017-0037

Carbon, nitrogen and phosphorus release from peat and forest floor-based cover soils used during oil sands reclamation

2017· article· en· W2749267175 sur OpenAlexaffvenueabout
Sylvie A. Quideau, Charlotte E. Norris, Frédéric Rees, Miles Dyck, Najmeh Samadi, Se‐Woung Oh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoal and Its By-products
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatLand reclamationEnvironmental scienceOil sandsPhosphorusSoil waterNitrogenForest floorCarbon fibersCover (algebra)Soil scienceChemistryGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reclamation practices in the oil sands region of Alberta involve the reconstruction of soil profiles using a combination of salvaged mineral substrates and organic-matter-rich surface materials, including peat–mineral mix (PM) and forest floor – mineral mix (FFM). The successful re-establishment of vegetation on reclaimed sites is for a large part dependent on the nutrients these materials can provide. Hence, the overall objective of this study was to compare carbon (C), nitrogen (N), and phosphorus (P) release rates from PM and FFM materials used to cap reconstructed sandy soils. A 325 d laboratory incubation was conducted to measure these rates. The two materials released comparable amounts of N on a per kilogram of soil basis (111–118 mg N kg−1). However, when results were normalized based on each material’s organic C content, N release was six times greater for FFM than for PM, in accordance with results of previous studies. In addition, overall C mineralization and P release rates were over one order of magnitude higher with FFM than with PM. As opposed to N, however, P release seemed to be controlled more by abiotic processes than by organic matter mineralization. While the FFM material overall released more N and P, it also degraded faster; in comparison, PM may provide a smaller but more stable release of N.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,820

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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