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Enregistrement W7132982673

Biochar for Urban Forestry Applications: Improving Tree Establishment in Urban Soils

2025· dissertation· W7132982673 sur OpenAlexaboutno aff
Melanie Amber Sifton

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharSlash-and-charSoil waterAmendmentBiomass (ecology)Temperate climateDeforestation (computer science)Soil fertilityVegetation (pathology)Soil conditioner
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of the global population lives in urban areas and trends indicate urbanization will continue to increase into the future. Urban soil and forest health is a concern as communities struggle to support vegetation in the face of climate change, drought, soil disturbance, compaction, erosion, nutrient imbalances, and environmental toxins. Biochar is a novel climate-positive high-carbon soil amendment created through pyrolysis of organic material. Recent research has demonstrated biochar benefits for agriculture, but it remains understudied for urban applications. Biochar use varies with feedstock and processing, but availability is rising in Canada and across the world as researchers study its production methods and qualities for different applications. When correctly matched to soil conditions, biochar amendments increase plant survival and growth in difficult conditions via improvements to soil chemistry, structure, and plant nutrition. My thesis investigates biochar applications to improve establishment of trees and shrubs in urban forests. Through a series of greenhouse and multi-year field trials of wood biochar as a soil amendment in fine-textured high-pH urban soils in Toronto, Canada, I found that 20 t/ha doses of wood biochar in a range of particle sizes 1) induced positive growth, nutrient, and survival effects on a range of temperate woody plants with notable responses from N-fixing and pioneer species, 2) increased soil C and reduced soil bulk density, without significant effect on soil moisture, 3) when combined with microbial or N-fixing companion plant biofertilizers, led to significant gains in plant growth and nutrient uptake compared to biochars alone. This research is the first to test biochars in combination with bacterial, inert yeast, and N-fixing companion plant biofertilizers on woody species, and includes the largest urban forestry field trial to date in terms of scale and species diversity. The results show biochar holds promise to improve urban soil conditions and woody plant growth, particularly in combination with biofertilizers. Future research should test biochars with co-amendments across a range of additional species and nursery production, street tree, soft surface, and green roof urban plantings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
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