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Enregistrement W2066031640 · doi:10.1139/x05-036

Interspecific divergence in foliar nutrient dynamics and stem growth in a temperate forest in response to chronic nitrogen inputs

2005· article· en· W2066031640 sur OpenAlexvenueno aff
Jeffrey D. May, Sarah Beth Burdette, Frank S. Gilliam, Mary Beth Adams

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCooperative State Research, Education, and Extension ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésDeciduousNutrientBiologyInterspecific competitionBotanyTemperate climatePhosphorusHuman fertilizationAgronomyHorticultureAnimal scienceEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the effects of excessive nitrogen (N) fertilization on foliar nutrient dynamics and stem growth in three important tree species in a mixed-deciduous forest. Stem diameter growth, foliar N concentrations, nitrogen–phosphorus (N/P) ratios, and nutrient resorption were determined for Acer rubrum L. (ACRU), Liriodendron tulipi fera L. (LITU), and Prunus serotina Ehrh. (PRSE) on two 30-year-old watersheds at the Fernow Experimental Forest, West Virginia, USA: WS3, fertilized annually with 35 kg ammonium sulfate·ha –1 since 1989, and WS7, an untreated control watershed. In an earlier (1992) study, foliar N concentrations of all three species averaged 11% higher in WS3 than in WS7. By 2000, that was no longer the case for any species; indeed N in ACRU leaves was 13% lower in WS3 that year. N/P ratios were elevated in WS3 only in PRSE in 1992 and in both ACRU and PRSE in 1997, but by 2001, mean N/P for all three species was lower in WS3. N resorption efficiencies were 30% lower in WS3 in ACRU and PRSE, but not in LITU. Stem diameter growth in WS3 was 55% lower in ACRU and 30% lower in LITU and PRSE compared with that in WS7. Results may indicate declining growth vigor in ACRU and, to a lesser extent, PRSE and LITU in the fertilized watershed. Observed interspecific differences in growth and plant nutrition responses suggest eventual changes in species composition under increasing N saturation.

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)0,003
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 enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations46
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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