Nutrient cycling in two continuous cover scenarios for forest conversion of pine plantations on sandy soil. II. Nutrient cycling via throughfall deposition and seepage flux
Notice bibliographique
Résumé
This study examined ion throughfall deposition and seepage fluxes in silver birch (Betula pendula L.) and Scots pine (Pinus sylvestris L.) regenerations a decade after a forest conversion intervention in two continuous cover scenarios (shelterwood cut versus group cut), as well as a 70-year-old control stand of Scots pine. Ion throughfall deposition was significantly influenced by the conversion scenario, being higher in the shelterwood cut than in the group cut. Compared with the control stand, nitrogen and acidifying throughfall deposition was significantly lower (–60%) in all regeneration types except for the birch regeneration under shelter. After shelter removal, ion throughfall deposition was significantly lower in all regeneration types than in the control stand. Seepage of NO3– and SO42– was significantly affected by the tree species, being higher in the birch than the pine regenerations, and SO42– seepage was significantly higher under shelter than in the group cut. After shelter removal, neither tree species nor scenario influenced the SO42– seepage, whereas the tree species still affected NO3– seepage. We conclude that the chosen forest conversion scenario is of profound influence on the ion throughfall and seepage fluxes during the first phase of a forest conversion process.
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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 ».