Establishing Trees on Cut-Over Peatlands in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Four major tree-planting trials on cut-over peatlands in eastern Canada were surveyed in 2002, in order to evaluate the potential use of trees in rehabilitation following horticultural peat extraction. At one of the sites, an experiment to determine the appropriate fertilisation rate for trees planted on cut-over peatlands was also conducted over several years. Tree performance was assessed by measuring survival, total height and annual growth of red maple ( Acer rubrum L.), tamarack ( Larix laricina (Du Roi) Koch.), black spruce ( Picea mariana (Mill.) B.S.P.), jack pine ( Pinus banksiana Lamb.) and hybrid poplar ( Populus spp.). Establishment and growth of tamarack and black spruce in cut-over peatlands showed good potential when compared to performance in conventional forestry plantations. Red maple and jack pine gave poor productivity but promising survival, whilst hybrid poplar plantings failed. Adding nutrients was essential for growth but dosages above 122.5 g of 3.4N-8.3P-24.2K per tree gave no further improvement. Therefore, several different tree species can be planted to reclaim cut-over peatlands in eastern Canada, so long as the appropriate species are chosen and nutrients are provided.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».