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Enregistrement W2133746927 · doi:10.1139/x08-156

The effect of nursery substrate and fertilization on the growth and ectomycorrhizal status of containerized and outplanted seedlings of <i>Picea abies</i>

2009· article· en· W2133746927 sur OpenAlexvenueno aff
Lu‐Min Vaario, A. Tervonen, Kati Haukioja, Markku Haukioja, Taina Pennanen, Sari Timonen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPicea abiesShootBiologyHorticultureBotanySubstrate (aquarium)Human fertilizationBark (sound)FertilizerEctomycorrhizaPeatAgronomyMycorrhizaEcologySymbiosisBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over a 5 year period, we examined the influence of substrate and fertilization on nursery growth and outplanting performance of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.). We focused on the relative growth and development of roots and shoots and the colonization intensity and diversity of ectomycorrhizal (ECM) fungi. In the nursery, a conventional substrate (low-humified Sphagnum peat) supplemented with woody material (wood fibre and pine bark) and either mineral or organic fertilizers yielded shorter seedlings than those grown on the unmodified substrate. However, after outplanting, the growth rate of seedlings cultivated on modified substrates was higher than that of seedlings grown on the unmodified substrate. Seedlings cultivated in modified substrates had significantly higher root/shoot ratios and ECM diversity; the latter remained significant after ≥3 years of outplanting. Seedlings grown on a substrate containing 50% woody material and supplemented with organic fertilizer had the highest growth rate among all seedlings during the 3 year period of outplanting. Colonization intensity of ECM fungi was high in all seedlings except for those grown in heavily fertilized substrate. This study suggests that nursery techniques that produce seedlings with higher root/shoot ratios and ECM diversities could improve plantation success and growth rate for at least the first 3 years of outplanting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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