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Record W7009721925

Évaluation de la végétalisation et des communautés microbiennes d'un système agroforestier quatre ans après l'implantation sur les rejets miniers aurifères en région nordique canadienne

2021· other· fr· W7009721925 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsZea maysBrazil nutUrban environmentForest regenerationEnvironmental factor
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'exploitation minière au Canada est d'une importance économique et sociale indéniable. Les industries minières produisent des résidus miniers qui peuvent contaminer les écosystèmes terrestres et aquatiques à court et à long terme. Cette étude porte sur la restauration écologique des déchets miniers aurifères dans le nord canadien, plus particulièrement dans le nord du Québec. L'objectif de ce mémoire est d'évaluer le potentiel de différents systèmes d'implantation pour la végétalisation d'un site minier dégradé en observant la survie des plantes, les paramètres physico-chimiques et les communautés microbiennes du sol quatre ans après leur implantation sur un site minier aurifère nordique. Le dispositif agroforestier a été réalisé sur un site de post extraction d'or, sur des résidus fins, en utilisant un mélange d'espèces d'arbres et d'herbacées, l'amendement de microorganismes symbiotiques et de biochar. Les résultats ont montré un effet positif de l'inoculation sur la survie des arbres, en particulier pour les espèces Alnus viridis ssp. Crispa et Picea glauca avec des taux de survie supérieurs à 90 %. D'autre part, l'analyse des séquences de champignons et de bactéries dans le sol avec la technologie Illumina Miseq a permis d'évaluer la diversité des microorganismes et leur interaction dans l'environnement. La présence des bactéries du genre Pseudomonas et des ectomycorhizes des genres Amphinema et Cadophora montre que ces microorganismes sont adaptés à ce milieu et que leur utilisation comme inoculum est pertinente. Le biochar a un effet sur les paramètres chimiques du sol, en particulier le pH, le carbone et l'azote total. Ces paramètres ont finalement affecté les communautés microbiennes du sol. Ainsi, nos résultats suggèrent que la végétalisation des sites miniers dégradés peut être améliorée par l'implantation de végétaux inoculés avec des microorganismes symbiotiques et un amendement en biochar qui sont adaptés aux conditions édapho-climatiques.

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)0.001
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 score0.902
Threshold uncertainty score0.195

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
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 head0.020
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.191 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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