Long-term effects of weed control and fertilization on the carbon and nitrogen pools of a slash and loblolly pine forest in north-central Florida
Notice bibliographique
Résumé
The effects of fertilization, weed control, and fertilization plus weed control on vegetation and soil C and N pools were examined for a loblolly pine ( Pinus taeda L.) and slash pine ( Pinus elliottii var. elliottii Engelm.) forest at ages 18 and 26 years (at the end of rotation). The total C accumulated in fertilized forests without weed control was 20% (slash pine) and 40% (loblolly pine) greater than in the control forests at the end of rotation. Weed control increased pine C pools at 18 years, but by the end of rotation, weed control effectively resulted in no gain in ecosystem C. When the two treatments were combined, weed control slightly subtracted from the net C benefit produced by fertilization. This result occurred because of decreased forest floor and soil C in the weed control plots. Fertilization significantly increased stem, foliage, forest floor, and soil N pools, and N retention was 63% and 103% of the applied N in the slash and loblolly pine forests, respectively. Weed control with fertilization reduced ecosystem N retention efficiency, but weed control alone did not negatively affect ecosystem N accumulation. These results suggest that the optimal treatment for increasing C accumulation and N retention in these ecosystems is fertilization without weed control.
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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 | 0,001 | 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 ».