Effets de différentes régies d'irrigation sur la croissance, la nutrition minérale et le lessivage des éléments nutritifs des semis d'épinette noire (1+0) produits en récipients à parois ajourées en pépinière forestière
Notice bibliographique
Résumé
To reduce the quantity of irrigation water used and the amount of mineral nutrients lost because of leaching, we used time domain reflectometry to monitor and maintain four irrigation regimes (15, 30, 45 and 60%, v/v) during the first growing season for 1+0 black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) seedlings. The seedlings were produced in air-slit containers (IPL 25350A), filled with a peat substrate and were grown under a polyethylene tunnel at a forest nursery. Similar fertility levels were maintained in all four irrigation regimes even though the water content of the substrate could be very low (15 and 30%). Irrigation regime did not affect growth, root architecture or tissue nutrient contents at the end of the growing season. Monitoring water use over the course of the growing season clearly showed that the amount of irrigation water could be reduced by 62 to 76% without compromising seedling quality relative to the 60% irrigation regime. Leachate losses varied exponentially as a function of irrigation regime. The mean amount of water leached, relative to the quantity of water applied during the sampling period, was 10, 7.1, 28.4, and 62.2% for the 15, 30, 45, and 60% irrigation regimes, respectively. The losses of mineral nitrogen at the beginning of August were 49.7, 35.9, 55.2, and 88.2%, respectively, for the 15, 30, 45, and 60% irrigation regimes. To optimize irrigation and decrease leaching, a dynamic model for irrigation management is proposed that accounts for the phenological development of black spruce seedlings grown under tunnel conditions in forest nurseries.
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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 | 0,001 |
| 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 ».