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Enregistrement W3116210424 · doi:10.3390/land10010025

Growth of Common Plants of Boreal Reclamation Sites in Oil Sands Tailings Cake Mixes and Process Water

2020· article· en· W3116210424 sur OpenAlexafffundabout
Kwadwo Omari, Bradley D. Pinno, Nicholas Utting, Edith H. Y. Li

Notice bibliographique

RevueLand · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésTailingsOil sandsLand reclamationPeatEnvironmental scienceAgronomyBiomass (ecology)ChemistryEcologyBiologyAsphaltGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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