Nitrogen Accumulation by Conifer Seedlings and Competitor Species From <sup>15</sup> Nitrogen‐labeled Controlled‐Release Fertilizer
Notice bibliographique
Résumé
A major impediment to the establishment of outplanted conifer seedlings is competition for available soil N by early successional species. The objective of this field study was to determine the fate of controlled‐release fertilizer (CRF) N in soils with outplanted white spruce ( Picea glauca [Moench] Voss.) and jack pine ( Pinus banksiana Lamb.) seedlings, and the effect of weed control or vegetation management (VM) on fertilizer N accumulation. Nitrogen‐15 labeled CRF was placed next to the seedling root plug during planting at four boreal mixed wood sites. After one growing season in the control plots, fertilizer N recovery as a percentage of 15 N added was 4% in seedlings, 3% in competing vegetation, <1% leached, and 85% residual CRF. After two growing seasons, fertilizer N recovery was 15% in seedlings, 20% in competing vegetation, <1% leached, and 58% residual CRF. Overall, VM increased seedling fertilizer N uptake by almost 300% compared with conifer seedlings in control plots. In VM plots, fertilizer bags contained more N than in control plots after two growing seasons. In both treatments, >50% of the fertilizer N remained in the fertilizer bag, presumably remaining available in subsequent seasons. Calamagrostis ( Calamagrostis canadensis ) was the primary competitor for fertilizer N in both growing seasons, with minor competition from fireweed ( Epilobium angustifolium L.), and aspen ( Populus tremuloides Michx.). The use of a point source CRF delivery method resulted in high fertilizer use efficiency (FUE), and minimized losses to competing vegetation and leaching.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».