Ten‐Year Responses of Soil Quality and Conifer Growth to Silvicultural Treatments
Notice bibliographique
Résumé
The development of sustainable forestry practices and credible certification systems relies on continuous monitoring of indicators. In the present study, carried out at the Petawawa Research Forest (Ontario, Canada), we evaluated the impacts of three intensive silvicultural treatments: scarification, fertilization, and herbicide treatment, applied alone or in combination—on indicators of organic layer quality, foliar nutrition, and tree growth—10 yr after establishment of eastern white pine ( Pinus strobus L.) and white spruce [ Picea glauca (Moench) Voss] plantations. We compared these 10‐yr results with measurements made 3 to 4 yr after plantation establishment. In both 1989 and 1996, the herbicide treatment had the greatest effect on organic layer quality. In 1996, compared with the no‐treatment control, herbicide application reduced organic C mass by 46%, total N mass by 15%, and acid phosphatase activity by 64%. These negative effects were offset when herbicide was applied in combination with fertilizer. The negative impact of herbicide on microbial biomass C noted in 1990 was no longer evident in 1996. In herbicide‐treated plots, the nitrate‐dominated cycle observed 1989–1990 was replaced by an ammonium‐dominated cycle in 1996. Although herbicide application negatively affected soil quality, it increased tree growth and generally improved foliar nutrition; thus organic layer and tree responses were not correlated. The indicators used were sensitive to changes in the ecosystem over time and signaled soil impacts that could have consequences for long‐term productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».