Factors contributing to the superior growth and N nutrition of 11-year-old lodgepole pine compared with Sitka spruce on a N-poor cedar-hemlock cutover
Notice bibliographique
Résumé
We tested several hypotheses to explain the superior growth and nitrogen (N) status of lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Laws. var. contorta) compared with Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carrière) on a N-poor site by comparing N distribution, N retranslocation, rooting distribution, and mycorrhizal fungi in plots of 11-year-old trees on a cedarhemlock cutover. Aboveground N content was nine times greater in pine than in spruce of the same age, and thus, we conclude that pine acquired more N during the 11 years than spruce. Greater N acquisition by pine was not related to rooting depth, as both species rooted primarily in the residual forest floor. There were differences in mycorrhizal fungal associates: a high proportion of pine roots were infected with Suillus-like fungi. Pine produced more aboveground biomass per unit N (388 compared with 292 g·g1 in spruce) and distributed more N to young foliage. Nitrogen retranslocation efficiency (based on foliar N contents in July and October) was higher in pine (5052%) than in spruce (2436%). These characteristics all appear to contribute to pine's abilities to both acquire more N and use it more efficiently and, thus, outperform spruce on this N-poor site.
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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 | 0,001 | 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 ».