Growth of Common Plants of Boreal Reclamation Sites in Oil Sands Tailings Cake Mixes and Process Water
Notice bibliographique
Résumé
Oil sands surface mining and processing in Alberta generate large volumes of fluid tailings and process water high in salts and metals, which must be reclaimed. We investigated growth of four common plants (two native and two non-native) found in boreal oil sands reclamation sites as influenced by substrate type (tailings cake, and mixtures of cake-sand, cake-peat, and cake-forest floor mineral mix) and water quality (0%, 50%, and 100% oil sands process water). Overall, cake-peat supported the highest aboveground biomass among substrates whereas cake and cake-sand performed poorly, possibly due to high sodium and chloride concentrations. Adding process water to substrates generally reduced growth or increased mortality. Grasses had greater growth than forbs, and for each functional group, non-native species performed better than native species. Hordeum vulgare had the highest overall growth with no mortality followed by Agropyron trachycaulum with negligible (0.5%) mortality. Chamerion angustifolium was most affected by the treatments with the lowest growth and highest mortality (56%). Sonchus arvensis had higher growth than C. angustifolium but its slow growth makes it less suitable for reclaiming tailings. Our results indicate that H. vulgare and A. trachycaulum could be good candidates for use in initial reclamation of oil sands tailings.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».