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Enregistrement W1971198830 · doi:10.1139/x04-022

Response of trembling and hybrid aspens to phosphorus and sulfur fertilization in a Gray Luvisol: growth and nutrient uptake

2004· article· en· W1971198830 sur OpenAlexvenueno aff
Liang He, Scott X. Chang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuangxi University
Mots-clésHuman fertilizationPhosphorusNutrientBotanyHorticultureSeedlingChemistrySulfurAgronomyLimitingBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A greenhouse experiment was conducted to investigate the effects of P and S fertilization on the growth and nutrition of two aspens, a clonal aspen (Populus tremuloides Michx.) and a hybrid aspen (a mixture of Populus tremu loides × P. tremula L. and Populus tremula × P. tremuloides), grown in a Gray Luvisol fertilized with N. Phosphorus application significantly increased basal diameter (BD) increment and most other growth parameters for both clonal and hybrid aspens, whereas S application increased BD increment only for the hybrid aspen. Diameter increment, leaf area, and seedling biomass were generally increased by P application, regardless of S levels, but they responded to S application only if P was also applied. Phosphorus application significantly increased foliar P concentrations and foliar N and P contents and their uptake for the clonal aspen. For the hybrid aspen, P application increased foliar N, P, and S concentrations, contents, and uptake. Sulfur application significantly increased foliar S concentration, content, and uptake for the hybrid aspen but not foliar N concentration, content, and uptake for the clonal aspen. Except for height increment, growth parameters were significantly related to foliar percent P and N/P ratios and percent S and N/S ratios. It can be concluded that both P and S were deficient, but P was more limiting after potential N limitation was removed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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