Nitrogen mineralization dynamics following the establishment of a loblolly pine plantation
Notice bibliographique
Résumé
The USDA Forest Service initiated a national study in the early 1990s to examine the effects of organic matter removal, compaction, and vegetation control on tree growth and soil processes at several locations across the United States and Canada. Our study was undertaken on the Lower Coastal Plain of North Carolina installation during the second and the fifth growing seasons following loblolly pine (Pinus taeda L.) plantation establishment. We used the in situ soil core incubation method to assess net N mineralization, and collections were conducted monthly from March to December in 1993 and 1996. The largest differences in N mineralization resulted from soil type differences between blocks. Organic matter removal did not affect N mineralization in either year; however, compaction reduced N mineralization during both years. Vegetation control had a pronounced positive effect on N mineralization and was only slightly less important as compared with soil type. Mineralization rates in year 5 were 80% less than in year 2. We hypothesized that the high N mineralization rates in year 2 may be related to a decrease in the input of soluble organic C following harvest (reducing immobilization), a quick mineralization of microbial N, fluctuating soil temperature and water conditions, and fine roots and litter biomass input following harvest.
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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 | 0,001 | 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 ».