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Enregistrement W2789061817 · doi:10.1139/cjss-2017-0074

Nutrient distribution in sandy soils along a forest productivity gradient in the Athabasca Oil Sands Region of Alberta, Canada

2018· article· en· W2789061817 sur OpenAlexafffundvenueabout
William A. Barnes, Sylvie A. Quideau, Mathew J.B. Swallow

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Innovates Bio SolutionsSyncrude
Mots-clésNutrientSoil waterEnvironmental scienceForest floorOil sandsProductivityNutrient cycleSoil textureLand reclamationTopsoilEcologySoil scienceGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brunisolic soils developed on sandy deposits comprise a significant portion of the land disturbed by surface mining in the Athabasca Oil Sands Region. These soils support forest communities ranging from nutrient limited jack pine to more productive aspen stands. The objective of this study was to determine if and how the physical properties of these sandy soils influence the accumulation and distribution of soil nutrients. Sixteen sites, selected to capture the natural range in forest productivity of the area, were characterized to assess particle size distribution, total and available nutrient stocks in forest floors, total C and N, and extractable nutrients in B horizons. Under jack pine, relatively small decreases in sand content of the upper soil profiles, from 97% to 88%, were associated with greater total nutrient stocks and lower C/N ratios in the forest floors. In soils under aspen, forest floor nutrient stocks related most strongly with texture of the B horizons, with finer B horizons (from 94% to 78% sand) leading to larger forest floor nutrient stocks. These results indicate that textural characteristics play an important role in nutrient cycling of these sandy soils and should be a primary focus during their reclamation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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