DEVELOPMENT OF DUAL NUTRIENT DIAGNOSIS RATIOS FOR BASSWOOD, AMERICAN BEECH, AND WHITE ASH
Notice bibliographique
Résumé
Foliar analysis of natural deciduous tree species of basswood (Tilia americana L.) (BA), American beech (Acer grandifolia Enrh) (BE), and white ash (Fraxinus americana L.) (WA) was carried out in 1994 in southern Quebec. The Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS) was developed from the traditional method to find the preliminary norm and indices of N, P, K, Ca, and Mg for the above species. The growth decade 1983-1994 in a high yielding sub-population was used to develop DRIS norms for the identification of DRIS functions and indices in relatively depleted levels of those elements in the declined growth of three species. Foliar nutrient deficiencies were found with K (-3.72) and N (-2.96) for basswood, Ca (-10.43) and Mg (-4.93) for beech, and N (-6.16), Ca (-2.56) and K (-2.05) for white ash. The DRIS analysis indicated that basswood and white ash were relatively depleted of K and N, while beech had a deficiency of Ca and Mg, and white ash had a limitation of N. These results suggest the usefulness of DRIS for foliar tissue analysis as an indicator of nutritional status and elemental stresses in natural forests. The DRIS indices were also discussed from the traditional approach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».