The relevance of Eastern Canadian native willows as alternatives to Salix miyabeana in nitrogen leachate-treating vegetative filters
Notice bibliographique
Résumé
As waste from engineered landfills decomposes, it produces nitrogen (N)-laden leachate that cannot be directly released into the environment. Plants such as willows have the potential to phytofilter this polluted water but must be able to tolerate large loads of contaminants and flooding conditions. To date, however, it is mainly exotic species that have been used in for the treatment of leachates in a pilot project conducted on a technical landfill. It would be useful to compare the effectiveness of native species from eastern Canada with that of the Salix miyabeana ‘SX64’, a willow cultivar used in the pilot project. Three willows indigenous to Canada: S. amygdaloides, S. bebbiana and S. nigra, were tested alongside S. miyabeana. A mesocosm experiment was conducted under semi-controlled conditions over six weeks to document the impact of various nitrogen overfertilization and flooding treatments on plant development, and to test the plants’ tolerance to these constraints to evaluate their suitability for large-scale vegetative filters. Overall, growth and biomass production of S. nigra and S. amygdaloides were not affected by the treatments. Furthermore, S. nigra was ten times more efficient than the cultivar of S. miyabeana in terms of decontamination capacity. While still in the juvenile phase, S. nigra plants removed the equivalent of 240m3 per hectare of the N-contaminated water initially applied (60 kg of N), under both permanent and cyclic flooding. These results suggest that native species could be given greater in future projects.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».