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Enregistrement W1998960472 · doi:10.1139/x09-168

Effect of thinning, fertilization with biosolids, and weather on interannual ring specific gravity and carbon accumulation of a 55-year-old Douglas-fir stand in western Washington

2010· article· en· W1998960472 sur OpenAlexvenueno aff
Rapeepan Kantavichai, David Briggs, Eric C. Turnblom

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceUniversity of Washington
Mots-clésThinningDry weightSpecific gravityBiomass (ecology)Environmental scienceHuman fertilizationAnimal sciencePrecipitationHorticultureForestryBotanyChemistryAgronomyMineralogyMeteorologyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marketing timber is shifting from logs, lumber, and veneer measured volumetrically to include carbon storage and energy that are based on dry mass. Conversion between volume and dry mass relies on accurate estimates of wood specific gravity (SG). We measured width and SG of growth rings and their earlywood and latewood components with X-ray densitometry on trees from controlled, thinned, biosolid fertilized, and combined treatments applied to a 55-year-old Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) stand. We developed models to predict interannual SG from climate and treatment effects and compared 20 year changes in dry mass and carbon storage with estimates from biomass equations and from the Wood Handbook average SG. Thinning increased latewood width but did not affect ring SG. Biosolid fertilization increased earlywood and latewood width and decreased ring SG 8% by decreasing earlywood SG, latewood SG, and latewood percentage. SG decreased with increased July soil moisture deficit; alternatively, SG increased with increased July total precipitation. Warmer mean March–May or August–November temperatures also increased SG. Because of the effects on SG, dry mass and carbon storage changes differed from volume changes produced by the treatments. Dry mass estimates using the average Wood Handbook SG or those calculated from biomass equations were inconsistent between treatments, with errors up to 50%.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,296

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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