Soil property distribution following oil well access road removal in North Dakota, USA
Notice bibliographique
Résumé
Increases in oil extraction on public lands in the US northern Great Plains has created an extensive network of access roads that must be removed upon well abandonment. However, the effects of road removal on soil properties are largely unknown. The objective of this study was to determine whether soil properties were altered on removed roadbeds and whether time since road removal has improved soil properties. Soils were sampled (n = 208) on perpendicular transects across removed roadbeds and extending into undisturbed areas on 16 restored roads located on two ecological site classifications such as (i) thin loamy and (ii) sandy. A Bayesian hierarchical mixed model was used to determine posterior predictive distributions and means of measured particle size distribution, gravel content, infiltration rate, pH, electrical conductivity, sodium adsorption ratio, CaCO 3 content, and organic matter. Alterations in the predicted distribution of particle size, pH, CaCO 3 content, and sodium adsorption ratio were attributed to mixing topsoil with subsoil during the road removal process. Soil organic matter decreased on roads. Most importantly, measured soil properties on removed roads did not improve with time since road removal. The alterations in soil properties can have lasting effects on nutrient availability, vegetation dynamics, and ecological resiliency of the native prairie.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».