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Enregistrement W3035694018 · doi:10.15835/buasvmcn-agr:2020.0011

Studies Regarding Primary Succession in a Mine Tailing Pond from Bozanta, Maramureș County

2020· article· en· W3035694018 sur OpenAlexaff
Aurel MAXIM, Tania Mihăiescu, Teodor Rusu, V. Roman, Andrei Stoie, Mignon Şandor, Larisa BÎLC, Lucia Mihălescu, Razvan BENDRE

Notice bibliographique

RevueBulletin of University of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine Cluj-Napoca Agriculture · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil and Environmental Studies
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhragmitesDominance (genetics)Herbaceous plantTailingsHumusEcological successionPopulationEnvironmental scienceVegetation (pathology)Abundance (ecology)EcologyBotanySoil waterChemistryBiologyWetland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to carry out a vegetation study at the Bozanta’s tailing pond, located 5 km away from Baia-Mare.Between 2016 and 2017, using the metric frame, the existing species were identified and the following phytocenothic and population indices were determined: presence, frequency, presence classes, and the average abundance-dominance. Soil samples were taken to perform the following physico-chemical analyses: pH, P, K, N, humus and heavy metals.The floral inventory shows the presence of six tree species, four species of and 30 herbaceous species. Eleven years after the pond closure, the surface is covered with: 30% vegetation coverage, 35% water gloss and the 35% difference is occupied by arid. The average abundance-dominant synthetic indicator showed that the highest coverage is found in Betula pendula, Salix caprea, and in the grass species, Phragmites australis.The results of physicochemical analyses of the substrate showed very wide ranges of pH and different amounts of phosphorus, potassium and humus, and low amounts of nitrogen. The presence and concentration of the following heavy metals were determined from three samples: Cd, Pb, Ni, Cr. In regards to lead and chromium level, the alert threshold has not been reached.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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