Integration of soil moisture, xylem water potential, and fall–spring herbicide treatments to achieve the maximum growth response in newly planted Douglas-fir seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Early in the establishment of Pacific Northwest Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) plantations, herbaceous vegetation can decrease seedling growth through competition for soil moisture during the dry summer months. This study was designed to statistically quantify soil moisture, seedling xylem water potential (Ψ), vegetation community, and seedling growth response to six herbicide treatment regimes commonly applied over the first 2 years of establishment. When compared with the control, soil moisture and seedling Ψ increased in response to reductions in competitive cover, allowing seedlings to extend productive growing time from 28 to 80 days. As a result, seedling volume growth increased from 56 cm3 in the untreated control to greater than 250 cm3 for the most intensive herbicide treatment regimes. Vegetation surveys revealed that treatment regimes had the potential to provide a disturbance, which could shift community composition from native to introduced species as the relationship decreased from 10:1 to 2:1. The most intense herbicide treatment regime reduced cover below 20%, retained soil moisture >30%, maintained predawn seedling Ψ above –1.0 MPa, and decreased height to diameter ratio below 50, increasing the likelihood of successful plantation establishment.
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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) | 0,001 | 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 ».