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Enregistrement W2056594727 · doi:10.1139/x06-175

Effect of variable-retention harvesting on soil nitrogen availability in boreal mixedwood forests

2006· article· en· W2056594727 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Lucie Jeřábková, Cindy E. Prescott, Barbara E. Kishchuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Forest Service
Mots-clésEnvironmental scienceClearcuttingBorealDeciduousTaigaNitrificationNutrientAgronomyEcosystemNitrateNitrogenAgroforestryEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clear-cut harvesting of forests may be associated with increased availability and losses of nitrogen (N), and variable-retention (VR) harvesting has been proposed as an environmentally acceptable alternative to clear-cutting. In boreal forests, however, harvesting has often not led to significant increases in N availability and it is thus important to assess whether variable retention practices are necessary and justifiable in such forests with respect to nutrient dynamics. We compared N availability in clear-cut and VR-harvested stands in the boreal mixedwood forest of northwestern Alberta. We measured soil concentrations of nitrate, ammonium, soluble organic N, and microbial N in uncut, 50% and 20% retention, and clearcuts of deciduous-dominated, coniferous-dominated, and mixed stands 4 years after harvesting. There was little apparent effect of harvesting on N availability in all forest types. Nitrate, ammonium, and microbial N concentrations and net N mineralization and nitrification rates were similar in clearcuts and uncut forests and there was no threshold effect of harvesting on N availability. Soluble organic N concentrations were lower in coniferous and mixed clearcuts than in uncut stands on only one occasion. Clear-cut harvesting in itself does not appear to lead to long-lasting increased N availability and losses in boreal mixedwoods. Adoption of VR harvesting in these ecosystems may not be justified on the grounds of reducing changes in N availability when compared with clear-cutting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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