Notice bibliographique
Résumé
Surface mining activities cause severe adverse effects on soils. Scientists across the world have used different physical, chemical and biological reclamation techniques to recover mining disturbed areas. The effectiveness and efficiency of reclamation techniques is crucial to reclamation success. Biochars are biological residues combusted under low oxygen conditions, resulting in a porous, low density carbon rich material. Research has suggested that biochar can be used as an amendment to improve soil physical, chemical, and biological quality. The present study investigated the application of biochar as a soil amendment for land reclamation. Specifically, the impact of biochar application on aspen growth, microbial biomass, soil respiration, heavy metal adsorption, and metabolic quotient were measured in a greenhouse experiment using land reclamation soils and in a field experiment on a reclaimed coal mine west of Edmonton, AB, Canada. Results of the greenhouse experiment showed that the biochar had the ability to retain the soil nutrients, increase the soil microbial biomass and soil heterotrophic respiration; while the petroleum- coke had a negative impact on tree growth. In the field experiment, the results showed that biochar increased DOC, DON (dissolved organic carbon and nitrogen), MBC and MBN (microbial biomass carbon and nitrogen) and soil heterotrophic respiration. The results are consistent with previous findings which suggested that biochar can improve soil available nutrient and increase microbial activity.
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 | 0,000 |
| 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 ».