Evaluating the effects of liming and wood-ash treatment on forest ecosystems through systematic meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Liming and wood-ash addition have long been used to attenuate the effects of acidic deposition on forest soils with the goal of promoting tree growth. We performed quantitative meta-analyses of treatment studies from managed forest ecosystems to assess general tendencies of effects of treatment on seven selected measures of performance thought to reasonably reflect the effects of Ca-addition treatment. We retrieved over 350 independent trials from 110 peer-reviewed liming and wood-ash addition studies that were integrated to determine soil pH, base saturation (BS), tree foliar Ca concentration, tree growth, ectomychorrhizae root colonization, soil C-to-N ratio, and microbial indices. The results were quantified through three separate meta-analysis effect size metrics: unweighted relative values and two weighted metrics, Hedges’ d and ln R. A surprising number of treatment trials (22%–85%) reported no significant effect, and soil pH and foliar Ca appeared more responsive to liming than to wood-ash addition, whereas BS and tree growth appeared more responsive to wood-ash addition. For six of the seven parameters, estimated mean effect sizes were similar in magnitude and positive in direction for all three meta-analysis metrics. Regression tree optimal models explained 38% of the variation in pH, 47% of the variation in BS, 51% of the variation in foliar Ca concentration, and 26% of the variation in tree growth. The largest predictors of effect size, within our selected group, were as follows: soil type for pH; soil type, trial duration in years, and species (hardwood or softwood) for BS; treatment dose and type for foliar Ca concentration; and trial duration, initial soil pH, and tree species for tree growth. This analysis shows that Ca additions are not universally beneficial and provides insight into when Ca additions to forest soils are likely to be most effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».