Indicators of soil degradation on a pipeline footprint, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring data are needed to assess the effectiveness of soil conservation measures applied on agricultural lands during pipeline construction. Soil data were collected on the footprint of a pipeline constructed in 2016–2017 in west-central Alberta. Construction practices were expected to mitigate for topsoil loss and admixture, compaction, and erosion. Sites were established on the footprint and on adjacent reference areas on 24 parcels. Field measurements included point-sample results for horizon thickness, bulk density and soil erosion-rate including suspended sediment in runoff, and laboratory measurements from composite samples including pH, total organic carbon and texture. Admixture rate was estimated from change in percentage clay. Topsoil thickness was more variable on the reclaimed footprint than references. Topsoil pH was about 0.4 units higher and percent clay was 6.2% higher on the footprint than references but total organic carbon was not different. Admixture rates in the topsoil at six parcels ranged from 0.18 to 0.60. Penetration resistance on four measured aggregate size classes of subsoil was significantly higher on the footprint than reference. Subsoil loss from rill erosion ranged from 0.1 to 8.1 cm in the first year after construction when little vegetation was present and sediment concentrations in runoff sometimes exceeded 10 g L−1. Mitigations applied to limit soil degradation were less effective than expected. The use of quantitative techniques to monitor soil reclamation outcomes will improve the credibility of results but add costs to the process. Similar monitoring is needed to determine the effectiveness of current reclamation practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».