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Enregistrement W2768491414 · doi:10.1071/bt17154

Benefits of adopting seed-based technologies for rehabilitation in the mining sector: a Pilbara perspective

2017· article· en· W2768491414 sur OpenAlexaff
Todd E. Erickson, Miriam Muñoz‐Rojas, Olga A. Kildisheva, Brad A. Stokes, Stephen White, Joanne L. Heyes, Emma L. Dalziell, Wolfgang Lewandrowski, Jeremy J. James, Matthew D. Madsen, Shane R. Turner, David J. Merritt

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Botany · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed Germination and Physiology
Établissements canadiensIron Ore Company (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerminationRehabilitationDormancyScale (ratio)BiologyEcologyAgroforestryGeographyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of native plant seeds is fundamental to large-scale rehabilitation and the re-establishment of self-sustaining ecosystems after high-impact mining activity has ceased. However, many of the biological attributes of seeds are often overlooked in large-scale rehabilitation programs. Multi-disciplinary, long-term research collaborations are required to improve seed-based mine rehabilitation. In this paper, we review the steps that BHP Western Australia Iron Ore (WAIO), a large iron ore mining company that operates in the Pilbara bioregion of north-west Western Australia, has taken over the past 9 years to ensure continuous improvement in rehabilitation procedures. We introduce the mining activities that WAIO undertake in the Pilbara, and emphasise specific examples of how research findings have led to incremental improvements in the seed management cycle, growth media management and mine rehabilitation practices. Specifically, we outline how the implementation of structured seed collection and storage programs has created the capacity to maintain high-quality seed stocks sufficient for 3–5 years of future rehabilitation. Research has documented the prevalence of seed dormancy in the flora (>70% of 105 species examined produce dormant seeds), with physical and physiological classes of dormancy most commonly encountered. We discuss the development of seed-treatments such as optimised wet-heat and dry after-ripening that have increased the germination capacity of many previously dormant seed batches. In addition, we highlight how seed enhancement technologies, such as hydro-priming with smoke-derived germination stimulants and polymer seed coating, and a greater understanding of the biological and physical limitations present in the growing environment, have vastly improved seedling emergence performance under field conditions for key framework Triodia species. Ongoing industry support (e.g. construction of a purpose-built rain manipulation shelter) has ensured research in the Pilbara will continue to unpack and resolve the complex challenges associated with seed regeneration of biodiverse native plant communities after mining.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations89
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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