Soil and Douglas-fir (<i>Pseudotsuga menziesii</i>) foliar nitrogen responses to variable logging-debris retention and competing vegetation control in the Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
Experimental treatments of logging-debris retention (0%, 40%, or 80% surface coverage) and competing vegetation control (initial or annual applications) were installed at two sites in the Pacific Northwest following clearcutting Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. menziesii) stands to assess short-term effects on tree N acquisition, soil N supply, and total soil N. Vegetation control treatments began in the first year after harvest, and logging-debris manipulations were installed 2 years after harvest. Annual vegetation control increased foliar N concentration and content in most years at both sites, which was associated with higher available soil N and increased soil water content. Logging-debris retention treatments had no detectable effect on any of the foliar variables or soil available N at either site. There were no treatment effects on total soil N at the site with relatively high soil N, but total soil N increased with logging-debris retention when annual vegetation control was applied at the site with a low initial soil N pool. Competing vegetation control is an effective means to increase tree N acquisition in the initial years after planting while maintaining soil N pools critical to soil quality. The effect of logging-debris retention on tree N acquisition appears to be limited during early years of stand development, but increased soil N with heavy debris retention at certain sites may be beneficial to tree growth in later years.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».