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Enregistrement W3106284908 · doi:10.1139/cjfr-2020-0320

Trace metal biogeochemical responses following wood ash addition in a northern hardwood forest

2020· article· en· W3106284908 sur OpenAlexaffvenueabout
Holly D. Deighton, Shaun A. Watmough, Nathan Basiliko, Paul W. Hazlett, Carolyn Reid, Adam Gorgolewski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensCanadian Forest ServiceUniversity of TorontoNatural Resources CanadaLaurentian UniversityTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHardwoodLysimeterBiogeochemical cycleTrace metalEnvironmental scienceSoil waterWood ashEnvironmental chemistryForest floorYellow birchAgronomyChemistryEcologyMetalSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wood ash may be useful as a forest soil amendment in Canada, but trace metals can have detrimental effects if they accumulate in, or are transported from, forest ecosystems. Metal concentrations in soil water and sugar maple (Acer saccharum Marsh.) seedling tissue chemistry were measured in a north temperate hardwood forest over 4 years following a biomass boiler ash addition field trial. Twenty plots (3 m × 3 m) were established in Haliburton Forest with both fly and bottom ash treatments of 0, 4, and 8 Mg·ha−1 with four replicates, and tension lysimeters were positioned in each plot at 30, 50, and 100 cm depths. Over the 4 years, soil water metal concentrations in treated plots were not significantly different from those of the control plots. No differences in metal concentrations in foliage of sugar maple seedlings could be detected, but there were significantly higher concentrations of some metals (Al, Fe, Zn, Pb, Ni, and Sr) in roots of treated plots. Simulated drought mobilized several metals in upper mineral soil, but this mobilization occurred similarly in controls and ash-treated soils. These results suggest that doses below 8 Mg·ha−1 industrial wood ash with trace metal concentrations below Canadian regulatory limits do not cause an increase in trace metal mobility or availability in northern hardwood forests with acidic soils during the first 5 years after application.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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