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Record W7104434174 · doi:10.71781/13229

Boisement d'une ancienne mine de chrysotile du sud du Québec : essais de divers types de technosols et d'essences ligneuses

2022· dissertation· fr· W7104434174 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicSeedling growth and survival studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNatural regenerationEnvironmental factorWaste disposalEnvironmental effect

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’industrie minière de l’amiante a profondément transformé les paysages du sud du Québec, laissant environ 800 millions de tonnes de résidus miniers sous la forme de haldes près des villes minières telles Thetford Mines et Black Lake. Certains enjeux environnementaux découlant de ces paysages, notamment l’érosion des haldes par le vent et l’eau, ont été atténués avec succès sur certains sites en les recouvrant de technosols composés d’un mélange de matières résiduelles fertilisantes, puis en les ensemençant avec des graminées. Cependant, aucune tentative de boisement n’avait été faite jusqu’à présent, car ces milieux étaient considérés comme trop contraignants pour l’établissement et la croissance des arbres. Dans cette étude, nous avons développé deux plantations expérimentales dans une mine d’amiante en déclassement dans le sud du Québec, sur des stériles et sur des résidus miniers, dans lesquelles a été comparée la performance de huit espèces d’arbres, clones et provenances plantés sur deux types de technosols, tous deux construits à partir d’un mélange de biosolides municipaux et de boues de désencrage aménagés en andains. Les propriétés physiques et chimiques des technosols, comme l’état hydrique et l’activité ionique du sol, ainsi que la survie et la croissance des arbres, ont été évaluées. La nutrition foliaire et l’utilisation de l’eau ont également été étudiées pour trois clones de peupliers hybrides au cours de leur troisième saison de croissance. Les clones de peupliers hybrides avaient une survie significativement plus élevée (87 à 94 %) après trois ans que toutes les espèces de conifères (10 à 56 %) testées. L'espèce résineuse présentant les taux de survie les plus élevés était l'épinette blanche (46 à 56 %). Les conditions sèches lors de la mise en terre peuvent en partie expliquer les taux de mortalité plus élevés des conifères. Les taux de croissance moyens des peupliers hybrides étaient de 45 cm an-1, alors que certains arbres atteignaient plus de 300 cm de hauteur après trois ans. Le phosphore et le potassium étaient les nutriments qui limitaient le plus la croissance. Le clone DN×M-915508 semble être le plus tolérant à la sécheresse. Bien qu'il y ait peu de différences entre les technosols, les résultats suggèrent que l'ajout de sols contaminés de classe B au mélange de matières résiduelles fertilisantes a des avantages pour la survie et la croissance des arbres, probablement en raison du volume de sol plus élevé. Notre étude a démontré une technologie prometteuse pour la remise en état par le boisement des mines d’amiante du sud du Québec. Certains traitements devraient être ajoutés pour limiter la concurrence des plantes au cours des premières années afin d'augmenter la survie et la croissance des arbres, alors qu'un volume limité de technosol et donc une faible disponibilité en humidité et en nutriments pourraient compromettre la croissance à moyen et long terme des arbres.

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: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.305
Threshold uncertainty score0.614

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.004
GPT teacher head0.169
Teacher spread0.165 · 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 designBench or experimental
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
Published2022
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