MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2047196324 · doi:10.1139/x02-100

Interspecific competition for nitrogen between early successional species and planted white spruce and jack pine seedlings

2002· article· en· W2047196324 sur OpenAlexfundvenueno aff
R.D. Hangs, J. Diane Knight, Ken CJ Van Rees

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och Välfärd
Mots-clésMonocultureInterspecific competitionBiologyBotanyTaigaCompetition (biology)FertilizerAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relatively little is known about belowground competition for nitrogen (N) between boreal forest species. The objective of this study was to compare the relative competitiveness of three early successional boreal forest species, trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), fireweed (Epilobium angustifolium L.), and calamagrostis (Calamagrostis canadensis (Michx.) Beauv.), on 15 N uptake and the growth response by containerized white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) and jack pine (Pinus banksiana Lamb.) seedlings. Three densities (0, 2, and 6 plants/pot) of each competitor species were interplanted with individual seedlings in pots with 15 N-labelled fertilizer and grown for 3 months. The conifer seedlings had the greatest fertilizer 15 N uptake (129.5 and 82.3 µg/m 2 root for white spruce and jack pine, respectively) when grown in monoculture and the lowest uptake when interplanted with six competitor plants (9.2 and 8.6 µg/m 2 root for white spruce and jack pine, respectively). Whether grown in monoculture or with conifer seedlings, calamagrostis took up the greatest amount of fertilizer 15 N. Vegetation management practices that reduce the establishment of this grass species in the field should benefit N uptake and growth of outplanted white spruce and jack pine seedlings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetSeedling growth and survival studiesTravaux en français237 207