Influence of nutrition and stress on sugar maple at a regional scale
Notice bibliographique
Résumé
Sugar maple (Acer saccharum Marsh.) decline disease on the Allegheny Plateau (region 1) resulted in high levels of mortality during the 1990s. Sugar maple was predisposed to decline because of an imbalance in Mg, Ca, and Mn nutrition and incited to decline by repeated defoliation. We sampled 33 stands in New York, Vermont, and New Hampshire (region 2) to determine if this model of sugar maple decline applies to a broader region. Low Ca and Mg and higher Mn levels were correlated with poorer tree health in both regions, but region 2 stands had little defoliation and few dead trees, suggesting that both unbalanced nutrition and stress are required for mortality to occur. We predict that stands with low foliar Ca and Mg and high Mn levels would incur increased mortality if stressed. In region 2, relationships between Ca, Mg, and Mn levels and dieback suggested that impacts on sugar maple may be caused by nutritional imbalance alone. Partial correlation analysis suggests that antagonism between Mg and Mn is the most important nutritional factor in region 1, while Mn supply is most important in region 2. We suggest that more research is needed on the interacting roles played by Ca, Mg, Al, and Mn in sugar maple performance.
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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 ».