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Record W6990437650

Détermination des substrats optimaux favorisant la croissance de deux plantes à effet allélopathique : Kalmia angustifolla L. et Rhododendron groënlandicum ([Oeder] Kron & Judd), sur une couverture à effets de barrière capillaire

2014· other· fr· W6990437650 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2014
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPinus <genus>Dead wood
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une CEBC est une superposition de couches de sable et de gravier qui empêche l'oxygène de migrer jusqu'aux minéraux contaminés, générateurs de drainage minier acide (DMA). Son efficacité à long terme peut être altérée par les racines des arbres qui s'y installent. L'implantation d'espèces à effet allélopathique (EA) pourrait permettre de nuire à l'établissement des arbres. Le kalmia à feuilles étroites (Kalmia angustifolia L) et le thé du labrador (Rhododendron groënlandicum ([Oeder] Kron & Judd)) sont des plantes à EA reconnues. Par contre, une CEBC demeure un milieu pauvre ce qui peut rendre difficile leur établissement. L'objectif du projet était d'évaluer différents résidus industriels comme substrats de plantation afin de favoriser l'installation du kalmia et du thé du labrador sur une CEBC. Sept substrats ont été testés respectivement sur le terrain et en laboratoire : 1) sable de CEBC, 2) terre noire, 3) mélange des substrats 4, 5, et 6, 4) boues papetières, 5) cendres de cogénération, 6) boues municipales, 7) biochar. De la tourbe, du sable et des copeaux de bois ont été ajoutés aux substrats 3 à 7. Au laboratoire, 20 plants de chaque espèce ont été mis en pot dans chacun des substrats. Après 5 mois de croissance, des analyses destructives ont été réalisées afin de quantifier le gain en biomasse (g). Pour le volet terrain, un dispositif en blocs complets aléatoires a été installé en 2011 sur le site Bouchard-Hébert, au Québec. Pour chaque écotope (sec et humide), trois blocs expérimentaux ont été mis en place et comprenaient 21 cellules (c) d'un m2 où trente-quatre plants (dimension : 45-110) étaient mis en terre (7 c : kalmia, 7 c : thé du labrador, 7 c : kalmia + graines de thé du labrador). Après une saison de croissance, le taux de survie ainsi que la superficie de recouvrement de la végétation compétitrice ont été mesurés. Les analyses en laboratoire montrent un gain de biomasse pour les deux espèces sur tous les substrats testés. Toutefois, les substrats 3 (mélange) et 4 (boues papetières) favorisent un gain de biomasse significativement supérieur pour les deux espèces. Les résultats obtenus sur le terrain indiquent que le taux de survie des deux espèces est plus élevé dans les cellules de CEBC comparativement aux parcelles amendées avec des résidus industriels. Le taux de survie est aussi plus élevé dans l'écotope humide. Ces résultats suggèrent d'améliorer les propriétés physiques des substrats, mais aussi s'assurer qu'ils gardent bien l'humidité. Cette étude confirme que les résidus industriels demeurent une avenue intéressante comme substrat de mise en terre sur les CEBC. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : kalmia angustifolia, rhododendron groënlandicum, résidus industriels, allélopathie, couverture à effets de barrière capillaire, polyphénols

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.005

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.197 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2014
Admission routes1
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