Long‐term impacts of peat‐based soil amendments promote ecological recovery in a boreal forest mine site in northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The mining industry faces significant challenges in restoring mine till to support the recovery of native ecosystems. This study evaluates the long‐term effects of peat‐based and non‐peat soil amendments on vegetation recovery at a boreal forest mine site in northern Ontario, Canada. Using a randomized block design with five replicates, eight soil amendment treatments were applied: Control, Fertilizer, Oats, Peat, Biosolids, Oats + Fertilizer, Peat + Fertilizer, and Peat + Biosolids. Four native woody species—Jack Pine ( Pinus banksiana ), Prairie Willow ( Salix humilis ), White Spruce ( Picea glauca ), and Speckled Alder ( Alnus crispa )—were assessed for survival, height growth, and biodiversity recovery. Data were collected annually over 8 years (2016–2023), with statistical analyses conducted using Cox mixed‐effects models for survival, generalized linear mixed models for height, and linear mixed models for biodiversity indices such as species richness and the Shannon–Wiener index. Results indicate that peat‐based treatments, particularly Peat + Biosolids and Peat + Fertilizer, significantly improved woody species survival, height growth, and biodiversity compared to non‐peat treatments. Jack Pine demonstrated the highest growth, reaching a median height exceeding 200 cm by 2023, followed by White Spruce and Prairie Willow. Peat‐based treatments consistently supported greater species richness and Shannon–Wiener diversity indices over time, highlighting their effectiveness in ecological restoration. These findings provide practical insights for designing sustainable reclamation strategies in boreal forest ecosystems and underscore the critical role of peat‐based amendments in promoting vegetation recovery and biodiversity in reclaimed mine sites.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».