Exponential fertilization of <i>Pinus monticola</i> seedlings: nutrient uptake efficiency, leaching fractions, and early outplanting performance
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated nutrient uptake efficiency and subsequent leaching fractions for western white pine (Pinus monticola Dougl. ex D. Don) seedlings grown with exponentially increasing or conventional (constant) fertilization in a greenhouse. Conventional fertilization was associated with higher leachate electrical conductivity and greater nutrient losses, which were more pronounced for the more mobile NO3-N than for NH4-N. Exponential fertilization increased seedling nitrogen (N) uptake efficiency (75%), which helped reduce leaching losses compared to conventional fertilization (50%). Although exponentially fertilized plants received 45% less fertilizer (20 mg N·plant1) during the establishment and accelerated growth phases compared with conventional cohorts (36 mg N·plant1), seedling morphological characteristics and nutrient status were similar at the end of greenhouse culture and after 2 years of growth in the field, except that exponential fertilization increased root volume after the first year and also increased ectomycorrhizal colonization. Reduction of applied fertilizer quantities and enhanced fertilizer uptake efficiency through exponential fertilization allows for production of high-quality seedlings while simultaneously minimizing fertilizer inputs and mitigating potential environmental contamination.
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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 ».