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Enregistrement W2027000546 · doi:10.1139/x02-191

Nitrogen fertilization of trembling aspen seedlings grown on soils of different pH

2003· article· en· W2027000546 sur OpenAlexfundvenueno aff
Annie DesRochers, R. van den Driessche, Barb R. Thomas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaForest Resource Improvement Association of AlbertaUniversity of Alberta
Mots-clésChemistryAmmoniumNitrogenShootSeedlingFertilizerSoil waterSoil pHNitrateUreaDry matterBotanyHorticultureAgronomyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seedlings from three open-pollinated aspen (Populus tremuloides Michx.) families were grown in a greenhouse with four nitrogen (N) sources, each at two N levels and three pH levels. Nitrogen sources were ammonium sulfate ((NH4)2SO4), calcium nitrate (Ca(NO3)2), ammonium nitrate (NH4NO3), and urea ((NH2)2CO); N levels were 50 and 200 mg·L–1 (100-mL aliquots three times per week); and pH levels were 5, 6, and 7. Shoot dry mass and leaf area increased with pH in (NH4)2SO4 and (NH2)2CO treatments, but were greatest at pH 6 in the NH4NO3 and Ca(NO3)2 treatments as a result of a pH × N source interaction. N level was directly related to growth, net assimilation, water-use efficiency, and leaf carbon isotope ratio, while N source had no effect on these parameters. Seedlings from families 2 and 3 grew larger than seedlings from family 1, which allocated relatively more dry matter to roots. Growth of the three families interacted with soil pH so that family 1 was largest at pH 7, but families 2 and 3 were largest at pH 6. Seedling boron (B) uptake was reduced by increasing pH and by the Ca(NO3)2 fertilizer. These results were interpreted to show that although the three families seemed well adapted to all the N and pH conditions to which they were exposed, growth could be increased by selection of a fertilizer most suitable to the pH and availability of other nutrients in the soil.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations58
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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