Urban Naturalization for Green Spaces Using Soil Tillage, Herbicide Application, Compost Amendment and Native Vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Naturalization is a new and promising ecological approach to green space development for urban environments, although knowledge is sparse on techniques to implement it. We evaluated naturalization of eight native trees and shrubs, with site preparation (tillage, herbicide) and soil amendment (compost rates) treatment combinations at six sites in the city of Edmonton, Alberta, Canada. Soil texture improved with all compost rates, and acidity, electrical conductivity and total carbon increased, especially with 100% compost. Soil nutrients generally increased with compost then declined within a year. Plant species with highest potential for use in urban green spaces were Picea glauca, Symphoricarpos albus and Rosa acicularis. Herbicide was the most influential site preparation treatment, positively increasing survival and growth of planted woody species, while negatively lowering non-native species cover and increasing noxious weed cover. Soil amendment with compost influenced cover not species richness, with high compost amendment reducing vegetation cover across sites, and increasing individual plant size. This study suggests amendment of soil with compost and appropriate site preparation can positively influence naturalization of these woody species for urban green spaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».