Could a residential wood ash recycling programme be part of the solution to calcium decline in lakes and forests in Muskoka (Ontario, Canada)?
Notice bibliographique
Résumé
One possible solution to the recent decline of calcium (Ca) concentrations in Canadian Shield forests and lakes in eastern North America is the addition of Ca-rich wood ash to watersheds. We investigated the feasibility of using small, mainly residential sources of non-industrial wood ash (NIWA) for this purpose by quantifying concentrations of its major nutrients and metals, its toxicity to Daphnia in aqueous extracts, and estimating the amount of NIWA available in the District of Muskoka in central Ontario. Locally collected NIWA averaged 30% Ca, and also contained smaller but significant amounts of K, Mg, Na, and P. Of these, K was so soluble that it was toxic to Daphnia over 48 h in the concentrate and 10-fold dilution; however, sedimented ash was not toxic over 15 d. Most metal levels in NIWA were below targets permitting unrestricted land application. However, Cu and Zn were just above these targets, but well below those for conditional use. Muskoka residents generate about 235 000 kg of NIWA annually, not enough to treat all central Ontario areas affected; however, a NIWA recycling programme implemented across southern Ontario could generate enough ash to solve the Ca decline problem in Muskoka’s forests and lakes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».