Long-term impact of liming on growth and vigor of northern hardwoods
Notice bibliographique
Résumé
Sugar maple (Acer saccharum Marsh.) is a keystone species in the northern hardwood forest, and decline episodes have negatively affected the growth and health of sugar maple in portions of its range over the past 50+ years. Crown health, growth, survival, and flower and seed production of sugar maple were negatively affected by a widespread decline event in the mid-1980s on the unglaciated Allegheny Plateau in northern Pennsylvania. A long-term liming study was initiated in 1985 to evaluate responses to a one-time application of 22.4 Mg·ha–1 of dolomitic limestone in four northern hardwood stands. Over the 23-year period ending in 2008, sugar maple basal area increment (BAINC) increased significantly (P ≤ 0.05) in limed plots from 1995 through 2008, whereas American beech (Fagus grandifolia Ehrh.) BAINC was unaffected. For black cherry (Prunus serotina Ehrh.), the third principal overstory species, BAINC and survival were reduced in limed plots compared with unlimed plots. Foliar Ca and Mg remained significantly higher in sugar maple foliage sampled 21 years after lime application, showing persistence of the lime effect. These results show long-term species-specific responses to lime application.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».