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Enregistrement W2071193492 · doi:10.1139/x05-248

Impacts of harvesting and postharvest treatments on soil bulk density, soil strength, and early growth of<i>Pinus taeda</i>in the Gulf Coastal Plain: a Long-Term Soil Productivity affiliated study

2006· article· en· W2071193492 sur OpenAlexvenueno aff
Mason C. Carter, Thomas J. Dean, Ziyin Wang, Ray A. Newbold

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSoil compactionProductivityBulk densityAgronomyBiomass (ecology)Soil fertilityNutrientFertilizerHerbaceous plantWeed controlPinus <genus>Soil waterBiologyBotanyEcologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At four sites in the Gulf Coastal Plain, mechanical whole-tree harvesting (MWT) removed more biomass and nutrients than hand-fell bole-only harvesting (HFBO). Soil compaction and loblolly pine (Pinus taeda L.) regeneration growth varied among sites. At one location, MWT increased soil bulk density by 0.1 Mg·m–3, from 1.14 to 1.24 Mg·m–3, with no effect on tree growth. At a second location, where bulk density increased by 0.1 Mg·m–3, from 1.41 to 1.51 Mg·m–3, pine growth was reduced significantly. Soil strength at 15–20 cm depth increased by 0.3–0.5 MPa at both locations. However, where MWT reduced pine growth, herbaceous weed control mitigated the effect. Fertilization with N and P, where P was limiting, increased pine growth irrespective of other treatments. Where P was not limiting, addition of a complete fertilizer reduced the mitigating effect of weed control. Bedding reduced soil compaction without improving early tree growth; however, bedding was not tested on the two sites where soil compaction appeared to be at critical levels. Broadcast burning increased survival but reduced pine growth irrespective of harvesting method. Our results suggest that the impact of intensive management on site productivity varies among sites, is potentially accumulative, and is subject to change over time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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