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Enregistrement W6884625384 · doi:10.1139/cjss2010-064

The role of organic amendments in soil reclamation: A review

2012· article· en· W6884625384 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand reclamationBiosolidsAmendmentSoil conditionerSoil organic matterSoil functionsSoil managementOrganic matterBiodegradable waste

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Larney, F. J. and Angers, D. A. 2012. The role of organic amendments in soil reclamation: A review. Can. J. Soil Sci. 92: 19-38. A basic tenet of sustainable soil management is that current human activities are not detrimental to future generations. Soils are degraded by natural events (erosion) or industrial activity. A prevalent feature of degraded or disturbed soils is lack of organic matter compared with adjacent undisturbed areas. Organic amendments, such as livestock manure, biosolids, pulp and paper mill by-products, wood residuals and crop residues, are produced in abundance in Canada and could be widely used in soil reclamation. Biosolids production is ~0.5 Tg yr-1(dry wt.); paper mill sludge generated in the province of Quebec was ~2 Tg (wet wt.) in 2002. This review paper examines mechanisms through which organic amendments affect soil properties (physical, chemical, biological) and describes the role of organic amendments in reclamation, with emphasis on amendment types and application rates for soil amelioration and biomass production. Single large applications of organic amendments can accelerate initial reclamation and lead to self-sustaining net primary productivity. Readily decomposable organic amendments may provide immediate, but transient, effects, whereas stable, less decomposable materials may provide longer-lasting effects. Using organic amendments for reclamation is mutually beneficial wherein waste products from agriculture, forestry and urban areas help other sectors meet their land reclamation goals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,198
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,038 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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