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Enregistrement W4205612954 · doi:10.3390/f13010042

Effects of Buried Wood on the Development of Populus tremuloides on Various Oil Sands Reclamation Soils

2022· article· en· W4205612954 sur OpenAlexafffund
Kaitlyn E. Trepanier, Laura Manchola-Rojas, Bradley D. Pinno

Notice bibliographique

RevueForests · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Natural Resources Limited
Mots-clésEnvironmental sciencePeatSoil waterLand reclamationForest floorSoil typeBiomass (ecology)Oil sandsAgronomySoil classificationWoody plantNutrientBotanySoil scienceEcologyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Buried wood is an important but understudied component of reclamation soils. We examined the impacts of buried wood amounts and species on the growth of the common reclamation tree species trembling aspen (Populus tremuloides). In a greenhouse study, aspen seedlings were planted into four soil types, upland derived fine forest floor-mineral mix (fFFMM), coarse forest floor-mineral mix (cFFMM), and lowland derived peat and peat-mineral mix (PMM), that were mixed with either aspen or pine wood shavings at four concentrations (0%, 10%, 20% and 50% of total volume). Height and diameter growth, chlorophyll concentration, and leaf and stem biomass were measured. Soil nutrients and chemical properties were obtained from a parallel study. Buried wood primarily represents an input of carbon to the soil, increasing the C:N ratio, reducing the soil available nitrogen and potentially reducing plant growth. Soil type had the largest impact on aspen growth with fFFMM = peat > PMM > cFFMM. Buried wood type, i.e., aspen or pine, did not have an impact on aspen development, but the amount of buried wood did. In particular, there was an interaction between wood amount and soil type with a large reduction in aspen growth with wood additions of 10% and above on the more productive soils, but no reduction on the less productive soils.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,393

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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