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Enregistrement W4378212872 · doi:10.1139/cjss-2022-0129

Growth and survival of native wetland species in shallow capped centrifuged tailings and co-mixed tailings: a meso-scale greenhouse study

2023· article· en· W4378212872 sur OpenAlexafffundvenue
Dani Degenhardt, Angeline Van Dongen, Jessica J. Hudson, Nicholas Utting, Stefan G. Schreiber

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentNatural Resources CanadaSyncrude
Mots-clésTailingsLand reclamationEnvironmental scienceSubsoilPeatWetlandBiomass (ecology)RevegetationAgronomySoil scienceSoil waterEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This 3-year meso-scale greenhouse study used 55-gallon columns to evaluate the survival and growth of boreal wetland communities planted on centrifuge (CF) tailings and co-mixed (CM) tailings capped with different reclamation cover soil capping designs. The CF tailings were capped with a shallow layer (10 and 30 cm) of peat reclamation material (PRM) and the CM tailings were capped with a shallow layer (5 cm) of PRM above 15 or 35 cm of reclamation subsoil (till). After 3 years, plant survival and growth on CF tailings showed significant improvement with a 10 cm PRM cap compared to the uncapped tailings, and plants growing on a 30 cm PRM cap outperformed those on the 10 cm PRM cap. Plant growth on CM tailings was significantly improved with a soil cover containing 5 cm PRM and at least 15 cm till. Among the seven native wetland species included in this study, the top performing species in terms of survival and above-ground biomass were Salix bebbiana, Scirpus microcarpus, and Carex aquatilis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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'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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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