Ten-year effect of dolomitic lime on the nutrition, crown vigor, and growth of sugar maple
Notice bibliographique
Résumé
In a base-poor northern hardwood stand in Quebec, subjected to high acid deposition, sugar maple (Acer saccharum Marsh.) nutrition, growth, and crown vigor were evaluated 10 years after application of 0–50 t·ha–1 of CaMg(CO3)2 in 1994. One decade after treatment, foliar calcium and magnesium concentrations of sugar maple were still higher for treated than for control trees. The analysis of foliar nutrient indices showed that liming improved the nutrition of nitrogen and calcium, but caused imbalance of phosphorus, potassium, and magnesium. In 2004, crown dieback was much lower for limed trees (0.5%–4.5%) as compared to unlimed trees (23.7%). When compared with crown dieback before treatment, dieback of limed trees generally had decreased by 2004, while dieback of untreated maple trees increased over the 1994–2004 period. In 2004, basal area increment for limed trees was nearly double that of unlimed trees. However, no difference was detectable among trees limed at different rates. Midterm efficacy of liming in this study was demonstrated by the improvement of sugar maple calcium nutrition, crown vigor, and stem growth 10 years following treatment. This confirms the potential of liming to limit damage caused by acid deposition in base-poor and declining northern hardwood stands.
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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) | 0,001 | 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 ».