Soil Quality and Tree Growth in Plantations of Forest and Agricultural Origin
Notice bibliographique
Résumé
Soil organic matter loss and increased soil compaction have been identified as the factors most likely to directly impact tree growth in managed forests. We compared the soil quality of plantations established on former agricultural lands ( n = 20) with plantations established following clear cutting of native forests ( n = 20). Half of the plantations had been planted with jack pine ( Pinus banksiana Lamb.) and half with white spruce [ Picea glauca (Moench) Voss], 9 to 27 yr before the study. The old field plantations had lower (at 0–10 and 10–20 cm) mineral soil macroporosity and higher field capacity than forest plantations, indicating more severe soil compaction. The old field plantations, however, also had higher soil C content, raising the permanent wilting point and canceling compaction effects on the available water holding capacity. An indicator of organic matter quality, namely the potential net mineralization per unit of soil Kjeldahl N, was lower in the old fields. Species also affected soil quality indicators—with lower values of macroporosity and higher values of field capacity observed under white spruce. Despite significant differences in soil conditions, no significant effect ( P < 0.05) of plantation origin on tree growth could be found. Old fields can support productive plantations of both species.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».