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Enregistrement W4403756293 · doi:10.1002/9781394187416.ch8

Afforestation of Former Asbestos Mines in Quebec, Canada

2024· other· en· W4403756293 sur OpenAlexafffundabout
Nicolas Bélanger, Laurence Grimond, Rim Khlifa, Simon Bilodeau‐Gauthier, David Rivest

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésAsbestosAfforestationArchaeologyGeographyMining engineeringEnvironmental scienceEnvironmental protectionForestryGeologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter summarizes research efforts that have been made to identify soil reconstruction techniques and tree species to successfully restore abandoned asbestos mine sites and sequester large amounts of carbon. The research case study first provides a short historical perspective of asbestos mining in Canada as well as brief descriptions of some environmental issues related to mine closure and of the traditional approach to ecological restoration of waste rock and tailings piles. Survival and growth of planted trees on innovative technosols developed from a mixture of materials (biosolids and marginally contaminated soils) in a windrow pattern are then reported six years post-planting. Results confirm very satisfactory survival and growth rates of three hybrid poplars, tamarack (larch) and white spruce, and in turn, suggest a potentially efficient nature-based climate solution by acting as a significant carbon sink in both soils and trees, assuming in the latter a continued growth with limited damage by the strong winds. It also shows that restoring abandoned asbestos-mining sites with trees provides multiple benefits compared with the heavily disturbed state of the sites prior to restoration, including naturally encroaching vegetation and newly created habitats for wild fauna and flora.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,370

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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