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Enregistrement W7097709660

Environmental Earth Science

2013· article· en· W7097709660 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompostCanolaBiomass (ecology)TailingsCropCover cropBiofuelBiosolids
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ii This study examined the yields of two biofuel crops, canola and sunflower, as a function of the thickness of covers of municipal compost over nickel and copper mine tailings at the Xstrata Onaping Tailings Facility, northwest of Sudbury. I hypothesized that yield and health of each crop would decrease over thinner compost covers and would likely show a threshold. In the spring of 2012, a cover of municipal compost was applied over 2.8 ha of tailings to create a compost thickness gradient, running from ~65cm to 0 cm. Canola and sunflowers were seeded in strips along this compost thickness gradient. Around 35 plots were established for each crop, with ~7plots per 15 cm compost thickness interval. In each plot, I measured soil conductivity, pH, water content and bulk density as independent variables and also measured germination, chlorosis, presence of insects, crop height and the aboveground dry biomass of each crop as dependent variables. pH and conductivity did not vary much across the compost cover. Using simple and multiple regression analyses, germination and height was not a function of any of the independent variables, including compost thickness. For dry aboveground biomass, canola was also not significantly affected by any independent variables, but for sunflower, aboveground biomass was significantly higher on thinner biosolids covers. Both of these results are contrary to our original hypotheses. If correct, it may be possible to apply compost covers more thinly, without an impact on the yield of annual biofuel crops. This experiment should be repeated to verify this result across another growing season with different weather conditions. iii

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,163 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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