A Review of Restoration Techniques and Outcomes for Rangelands Affected by Oil and Gas Production in North America
Notice bibliographique
Résumé
<h3>ABSTRACT</h3> Rangelands of the American West host over 600,000 oil and gas production sites. Domestic oil and gas extraction expanded during the last two decades, creating restoration needs. This review article synthesizes the growing body of literature on restoring arid and semi-arid rangelands of the U.S. and Canada following oil and gas production, including restoring soils, re-establishing vegetation, and preventing or mitigating any surface or water contamination. Existing studies reveal that even soils on treated sites are permanently changed by oil and gas production. However, certain in situ treatment techniques result in less bare ground and increased site revegetation on contaminated sites. Various reseeding techniques are effective, and research results promote the use of diverse, native, locally adapted seed, including plant species known to be better suited to specific post-production conditions. Research suggests that less grazing at restoration sites might generate better restoration outcomes than prolonged moderate or heavy grazing during the full season. Open questions remain regarding: 1) techniques for successfully remediating soil after oil and brine spills; 2) the use of cover crops to accelerate recovery of a perennial plant community suitable to the site; and 3) the effects of cattle grazing on restoration outcomes. Resources needed to complete restoration on an extensive scale are also discussed, including economic and labor requirements, as well as potential ecosystem service benefits.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».