Growth and nitrogen retranslocation of nutrient loaded <i>Picea mariana </i>seedlings planted on boreal mixedwood sites
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced nutrient mobilization from old to current growth is a key mechanism that confers competitive ability to nutrient-loaded black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) seedlings planted on high-competition forest sites in northern Ontario. This study examines effects of nutrient loading and differing vegetation management (herbicide, fertilization, shading) on growth, partitioning, and net retranslocation of N between current and old shoots of newly planted black spruce seedlings on six contrasting boreal sites. Nutrient loading during nursery culture improved seedling growth and N uptake and retranslocation after transplanting. Herbicide application accelerated growth and N uptake only on the high-competition Alnus, hardwood, and mixedwood sites but had no effect on the less competitive feathermoss and Vaccinium sites. Weed removal on competitive sites reduced N retranslocation significantly. Field fertilization reduced N retranslocation in seedlings and promoting tree growth and N uptake on the less competitive feathermoss and Vaccinium sites. However, fertilization stimulated weeds on high-competition sites suppressing seedling biomass and N uptake. Factors that seem to affect net N retranslocation include the type and level of internal N reserves, biomass and N accumulation and partitioning, external N supply, and other stresses that limit plant growth such as competition.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».