Comparing biomass and nutrient removals of stems and fresh and predried whole trees in thinnings in two Norway spruce experiments
Notice bibliographique
Résumé
In Denmark, thinning trees used for energy purposes are cut and left to dry in the stand before they are removed as whole trees. This practice causes shedding of needles and reduces nutrient removals for the benefit of long-term site fertility. It is uncertain, however, to what extent needles are shed and actual nutrient loss is affected by this practice. To address this question, we compared biomass and nutrient removals in two Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst) experiments in western Denmark. Three contemporary thinning harvest intensities were examined: harvesting of fresh whole trees, predried whole trees, and stems only. The whole trees were chipped individually, and samples were removed to determine moisture and nutrient contents, whereas sample discs were removed from harvested stems. The biomass content of the cut whole trees was estimated to decrease 17% during predrying, whereas nutrient contents decreased 35%–60% for N, P, and K and <32% for Ca and Mg. The biomass content of stems was estimated to be 35%–42% lower than that of fresh whole trees. The corresponding differences in nutrient contents were in the range 84%–89% for N, P, and K and 73%–80% for Ca and Mg. Predrying and technological methods to reduce nutrient removals were compared and discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».