The effects of agronomic herbaceous plants on the floristic composition at an early successional stage on gold mine tailings
Notice bibliographique
Résumé
Agronomic herbaceous plants are used in mine tailing revegetation, yet research is limited on how different compositions facilitate forest restortion. This study evaluated the effect of various agronomic herbaceous plant treatments (grasses, legumes, or a mix) on plant diversity and the establishment of early-successional boreal forest tree species at a gold mine site in Québec, Canada. In 2013, an experimental area was divided into three blocks, each with five plots randomly seeded with one of the following: 100% grass, 100% legumes, a mixture of both, topsoil, or control (no seeding). Plots were further subdivided to assess volunteer plant colonization and diversity. Results indicated that species richness was significantly higher in the topsoil treatment compared to the agronomic herbaceous treatments and control. However, no significant differences were found among the agronomic treatments. The Shannon diversity index was higher in the topsoil compared to the legume treatment. Species composition varied significantly between treatments, with topsoil dominated by introduced species. The legume treatment supported more volunteer pioneer trees, particularly of the Salicaceae family, than the grass or mixed treatments, suggesting that legumes may better promote deciduous pioneer tree establishment during revegetation of mine tailing.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».