A bioassay of long‐term stockpiled salvaged soil amended with biochar, peat, and humalite
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long‐term stockpiling of soil salvaged from oil sands operations often leads to the deterioration of soil quality and poor reclamation results for disturbed land. This study assessed the efficacy of organic amendments in improving the quality and productivity of long‐term stockpiled salvaged soil in Canada's Alberta oil sands region (AOSR). Dry soil samples (4.2 kg) from a 24‐yr‐old stockpile were placed into 5‐L pots and amended with biochar, humalite, peat, and 50:50 mixtures of biochar and peat (BCP) and biochar and humalite (BCH) at rates corresponding to 0, 6.55, 13.1, and 26.2 g C kg−1 soil. The pots were seeded with barley (Hordeum vulgare L.), fertilized, and placed in a growth chamber. Plants were allowed to grow for three crop cycles of 45 to 59 d each and harvested at the end of each cycle. Results showed that biochar and peat increased dry matter yield (DMY) by 38 and 40%, respectively, compared with the unamended soil. Humalite produced the highest N and P concentrations in plant tissue, but this did not translate to an increase in DMY. Biochar and peat offer the greatest promise for improving the productivity of long‐term stockpiled salvaged soil, thereby enhancing the success of reclamation of disturbed sites.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 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 ».