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Enregistrement W2923639689 · doi:10.1139/facets-2018-0026

Could a residential wood ash recycling programme be part of the solution to calcium decline in lakes and forests in Muskoka (Ontario, Canada)?

2019· article· en· W2923639689 sur OpenAlexafffundvenueabout
Shakira Azan, Norman D. Yan, Martha P. Celis-Salgado, Shelley E. Arnott, James A. Rusak, Peter Sutey

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensQueen's UniversityYork University
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des ParcsOntario Trillium Foundation
Mots-clésWood ashDilutionEnvironmental scienceDaphniaNutrientCalciumEnvironmental chemistryChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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