Spatial Variability of Substrate Water Content and Growth of White Spruce Seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Irrigation by jet‐type sprinklers contributes to the spatial variability of substrate water content and growth of containerized white spruce [ Picea glauca (Moench) Voss.] seedlings grown outdoors during their second growing season. Geostatistical analyses were used to identify the spatial structure of this variability throughout the growing season and to help develop a sampling strategy to facilitate irrigation management. Boundary line analysis confirmed that the heterogeneity of height growth is related to seasonal variations in substrate water content and that maximum height growth and seedling biomass is attained when average seasonal substrate water content is approximately 40% (v/v). Parameters estimated from semi‐variograms, most notably the range (a) and total variance ( C 0 + C 1 ) of substrate water content, can be used to define sampling strategies specific to irrigation management and morphophysiological evaluation of seedlings. The relationship between leaching and substrate water content can be used, in conjunction with kriged maps, to estimate potential losses of mineral nutrients and to quantify water use for the production of white spruce seedlings during their second growing season in a forest nursery. More than 15% of the seedlings in the crop used in the present study were rejected at delivery. Knowledge of the spatial variability within a crop enables forest nurserymen to modify sampling techniques and cultural practices, produce more uniform seedlings and reduce the quantity of seedlings that fail to meet morphophysiological criteria.
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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) | 0,000 | 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 ».