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Enregistrement W1968714595 · doi:10.1139/x05-124

Effects of post-thinning density and repeated fertilization on the growth and development of young lodgepole pine

2005· article· en· W1968714595 sur OpenAlexvenueno aff
R. P. Brockley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningHuman fertilizationPinus contortaUnderstoryHectareAgronomyStand developmentNutrientBiologyFertilizerBotanyEnvironmental scienceHorticultureEcologyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of factorial combinations of post-thinning density and fertilization on the growth and development of young lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Loud. var. latifolia Engelm.) were investigated in central British Columbia. The effects of density and fertilization (repeated every 5 years) on tree height were small relative to the effects on stem radial growth. Tree radial growth increased with thinning intensity, whereas per-hectare growth was greatest at the highest residual density. Fertilizer effects varied across the range of residual densities tested. Tree and stand volume gains following fertilization were less, in both relative and absolute terms, at 600 trees/ha than at 1100 or 1600 trees/ha. Vigorous response of understory vegetation to nutrient additions (and strong competition for water and nutrients) may have reduced the effectiveness of fertilization on tree growth at 600 trees/ha relative to higher stand densities. Results indicate that the combined positive effects of thinning and fertilization on the growth of young lodgepole pine will accelerate stand development, thereby shortening technical rotation length. Results also indicate that significant growth gains following fertilization of thinned lodgepole pine will partially compensate for stand volume losses due to thinning. However, fertilization may be less effective at low stand densities, where negative effects of thinning on harvest volume are greatest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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