Influence of biosolids and fertilizer amendments on element concentrations and revegetation of copper mine tailings
Notice bibliographique
Résumé
Gardner, W. C., Naeth, M. A., Broersma, K., Chanasyk, D. S. and Jobson, A. M. 2012. Influence of biosolids and fertilizer amendments on element concentrations and revegetation of copper mine tailings. Can. J. Soil Sci. 92: 89-102. A 3-yr field study on copper mine tailings in British Columbia determined the effects of fertilizer and biosolids on element concentrations in tailings and vegetation and on plant biomass. Biosolids applied at 50, 100, 150, 200 and 250 Mg ha-1 (dry weight) increased total carbon, iron, magnesium, nickel, nitrogen, phosphorus, sulphur and zinc and available ammonium, iron, manganese, nitrate, phosphorus and zinc in tailings. With highest applications on silt loam tailings, total zinc (214 mg kg-1) exceeded Canadian Council of Ministers of the Environment guidelines for agricultural soils. Total chromium and copper exceeded these guidelines but not due to biosolids, being high in controls (chromium 38, 8; copper 647, 1291 mg kg-1; silt loam and sandy sites, respectively). Plant tissue calcium, phosphorus, magnesium, manganese, nitrogen and zinc increased with increasing biosolids. Plant tissue calcium (20 g kg-1) and molybdenum (5 mg kg-1) exceeded National Research Council maximums for beef cattle. Total molybdenum in unamended silt loam (35 mg kg-1) and sandy tailings (18 mg kg-1) and vegetation on silt loam (112 mg kg-1) were high. Biosolids had variable effects on tailings molybdenum and decreased total plant tissue molybdenum. Fertilizer and control treatments had limited plant growth. Managed biosolids use in reclamation can ameliorate sites and facilitate vegetation establishment, with low environmental risk.
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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 ».