Fertiliser Addition Is Important for Tree Growth on Cut-Over Peatlands in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Fertilisation is considered essential for tree growth on cut-over peatlands. However, little research has been carried out on these managed ecosystems in North America. Two experiments were conducted on peatlands planted with black spruce (Picea mariana (Mill B.S.P.) and tamarack (Larix laricina (Du Roi) K. Koch). The first experiment compared the efficiency of six different localised and soil-incorporated fertilisers, applied at planting time, in promoting the growth and survival of seedlings. A second experiment evaluated the nutritional needs of previously established black spruce and tamarack plantations that exhibited stagnating growth. Growth and survival of black spruce seedlings were best improved with the commercial Forest PakTM fertiliser (2N-0.5P-0.7K g per plant), whilst for tamarack the optimum was reached with an experimental formulation fertiliser (7N-3P-5K g per plant). Spot fertilisation with granulated PK fertiliser (0N-3.1P-5.7K g per plant) led to lower success for both species. For re-fertilisation, the shortage of phosphorus was the most growth-limiting factor for both tree species. Tamarack showed a beneficial response to a complementary application of potassium, whereas for black spruce the application of nitrogen and potassium in addition to phosphorous induced an additional growth increase.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».