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Record W7162145321 · doi:10.82308/30769

Cement-free biocompatible porous concrete for plant growth

2024· dissertation· en· W7162145321 on OpenAlexaboutno aff
Manish Ojha

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicComposting and Vermicomposting Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiocompatible materialPorosityImbibition

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le béton poreux biocompatible est un type spécialisé de béton poreux qui possède des propriétés mécaniques et hydrologiques adaptées à la croissance des plantes et à l'établissement de la végétation. Le béton poreux est de plus en plus répandu en milieu urbain pour contrôler les écoulements d'eaux pluviales, en raison de sa capacité à faciliter l'infiltration de l'eau à travers sa structure poreuse. Les recherches actuelles sur le béton poreux portent également sur sa capacité à favoriser la germination et la croissance des plantes, principalement des graminées. Les applications du béton poreux capable de supporter la vie végétale ont été explorées pour les infrastructures vertes dans les environnements urbains, ainsi que pour la réhabilitation et la restauration écologiques.L'expérience suivante explore l'application sur le terrain d'un substrat de béton poreux biocompatible sans ciment, avec une taille d'agrégat de 2.0 – 3.2 mm, une teneur en vides de 30 % et un rapport eau-liant de 0.2. Seize variétés de plantes, principalement des herbes vivaces, ont été semées sur le substrat de béton poreux dans le cadre d'une expérience de quatre mois à la ferme du campus Macdonald de l'Université McGill. Des traitements similaires ont été appliqués au gravier, au sable et au sol à titre de comparaison. L'expérience s'est déroulée sur deux saisons de croissance, avec une réduction de 40 % de l'irrigation pour la deuxième saison. Les taux de germination maximum du trèfle (Trifolium repens), de l'orpin rouge (Atriplex hortensis var. rubra), de l'amarante microverte (Amaranthus tricolor) et du gazon (mélange de fétuque élevée (Festuca rubra), d'ivraie vivace (Lolium perennae) et de pâturin des prés (Poa pratensis)) étaient significativement plus élevés que ceux des autres espèces de plantes pour tous les traitements de substrat pendant les deux saisons de croissance (p < 0.05). Le nombre final de plantes pour le gazon et le trèfle était significativement plus élevé parmi toutes les espèces de plantes pour les deux saisons de croissance (p < 0.05). Une hauteur de canopée significativement plus élevée, ainsi qu'un rendement en masse fraîche et en masse sèche, ont été observés pour la bourrache (Borago officinalis) et l'aneth (Anethum graveolens) par rapport au trèfle et au gazon pour les deux saisons de croissance (p < 0.05). Sur la base du taux de germination, du nombre final de plantes, de la hauteur de la canopée, du rendement en masse fraîche et du rendement en masse sèche, le trèfle et le gazon ont été les espèces végétales les plus performantes utilisées pour l'expérience parmi tous les substrats expérimentaux, y compris le béton poreux. La comparaison entre la première et la deuxième saison de croissance n'a pas montré de différence significative dans le taux de germination des différentes espèces végétales (p > 0.05). Cependant, le rendement en masse fraîche et en masse sèche était plus faible pour la deuxième saison de croissance. L'effet de l'emplacement et de l'ombrage sur les performances de croissance des plantes était significatif pour tous les traitements de substrat (p < 0.05). En outre, l'influence de l'eau incidente et de l'altitude du champ sur le rendement en masse fraîche était significative pour la plante et le traitement du substrat. Cette étude a comparé les performances de croissance des plantes sur un substrat en béton poreux biocompatible dans un environnement extérieur avec les substrats de croissance des plantes conventionnels. Ces données peuvent permettre de prendre des décisions éclairées concernant l'utilisation du béton poreux pour des applications sur le terrain dans les domaines de l'ingénierie écologique

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.201
Threshold uncertainty score0.415

Codex and Gemma teacher scores by category

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 communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.025
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.229 · 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 teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
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
Published2024
Admission routes1
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