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Enregistrement W4220977881 · doi:10.5194/egusphere-egu22-13056

Long-term field studies in Canada on monitoring pedogenic carbonate formation in agricultural soils via enhanced weathering of wollastonite: status and latest findings

2022· preprint· en· W4220977881 sur OpenAlexaffabout
Reza Khalidy, Yi Wai Chiang, Rafael M. Santos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWollastoniteWeatheringPedogenesisSoil waterDolomiteCarbon sequestrationCarbonateEnvironmental chemistryEnvironmental scienceLimeGeochemistryCarbon dioxideChemistryGeologySoil scienceMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the several methods that have been proposed for mitigating carbon concentration in the atmosphere, enhanced rock weathering is regarded as a low-cost, low-energy and readily scalable approach that can store atmospheric CO2 for up to thousands of years through converting alkaline earth metals into stable carbonates. Application of silicate-rich minerals (e.g., wollastonite, basalt and olivine) has been found effective for capturing atmospheric carbon in different terrestrial mediums, including agricultural and urban soils. In Ontario, Canada, we have been performing long-term research on pedogenic carbonate formation in agricultural soils amended with crushed wollastonite/dolomite rock mined in Ontario. The mineral has been applied to the topsoil of a number of experimental and farming fields, and shallow soil samples are periodically collected at different depths (including 0-15 cm, 15-30 cm, 30-60 cm, and 60-100 cm profiles) from these plots in order to estimate the rate and amount sequestrated carbon, and its migration across soil/sub-soil horizons over several years. These experiments are part of our effort to develop analytical and modeling toolboxes for verifying soil inorganic carbon sequestration, in view of qualifying this practice for carbon credits. Such toolboxes can become valuable for private and governmental entities in contributing to meet emissions reduction goals, and in encouraging the adoption of ERW as a reliable and verifiable negative emissions technology. This presentation will present the status of the field trials and toolbox development, and our latest findings and research directions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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