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Enregistrement W2094055824 · doi:10.1139/x01-020

Growth responses following nitrogen and NPKMg additions to previously N-fertilized Scots pine and Norway spruce stands on mineral soils in Sweden

2001· article· en· W2094055824 sur OpenAlexvenueno aff
Staffan Jacobson, Folke Pettersson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSkogforsk
Mots-clésScots pinePicea abiesHuman fertilizationPinus <genus>NutrientPhosphorusAnimal scienceNitrogenBotanySoil waterChemistryPotassiumAgronomyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To study growth responses to refertilization, 12 Scots pine (Pinus sylvestris L.) and 6 Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) stands used in long-term nitrogen (N) fertilization experiments were refertilized with N, either alone or with various combinations and doses of phosphorus (P), potassium (K), and magnesium (Mg). Many of the experimental plots had previously been subjected to heavy N fertilization regimes over a period of 20–30 years. On average, for all the experiments, the latest N addition resulted in a significant growth increase, corresponding to 57% of the mean annual volume increment and comparable with the response to the initial fertilization. Differences in growth response between fertilization with N alone or in combination with P–K–Mg were in most cases insignificant for both tree species. Overall, the joint addition of P–K–Mg resulted in a nonsignificant additional growth increase of 0.2 m3·ha–1·year–1, corresponding to 6% of the N fertilization effect. Repeated additions of N alone had no effect on the P, K, and Mg concentrations in current-year needles. It was concluded that the repeated N fertilizations did not cause any serious nutrient deficiencies.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations24
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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