Nitrogen and calcium additions increase forest growth in northeastern USA spruce–fir forests
Notice bibliographique
Résumé
We determined responses of red spruce ( Picea rubens Sarg.) – balsam fir ( Abies balsamea (L.) Mill.) forests to 6 years of nitrogen (N), calcium (Ca), and N + Ca treatments (100, 160, and 260 kg·ha–1·year–1of N, Ca, and N + Ca, respectively) in New York (NY) and New Hampshire (NH). Forest responses to Ca treatments were also determined in Vermont (VT). Nitrogen treatments increased aboveground net primary production (ANPP) by 33% and 25% above controls in NY and NH, respectively. Similarly, N + Ca treatments increased ANPP by 27% and 28% in NY and NH, respectively. Calcium treatments increased ANPP by 25% and 21% above controls in NY and VT. Calcium treatment did not increase ANPP in NH, suggesting N, but not Ca limitation. Leaf-litter quantity and quality, and soil C and N storage were greater in treated than in control plots. Fine-root mass and production did not differ among treatments. Trees, therefore, assimilated more soil nutrients without increasing root growth in treated plots. Red spruce ANPP, however, declined or remained unchanged in response to N and Ca additions. The equivalent of 68–102 years of anthropogenic N addition to soils changed forest species composition without decreasing ANPP, and Ca additions did not prevent this change.
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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 ».