Long-term thinning effects on the forest floor and the foliar nutrient status of Norway spruce stands in the Belgian Ardennes
Notice bibliographique
Résumé
The long-term impact (30 years) of three contrasting thinning programs (unthinned, moderately thinned, and heavily thinned) on selected forest-floor properties and on the foliar nutrient status of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) stands (46, 50, and 67 years old) was evaluated at three sites on acid soils in the Belgian Ardennes. Sampling involved needles (current-year, 1-year-old, and recently fallen) and soil organic layers (OL, OF, OH, OA). For all samples, dry mass and element concentrations (C, N, P, Ca, Mg, K, Na, Mn, Al, Fe) were determined. Linear mixed models were used to analyze these data and showed that forest-floor mass was negatively affected by thinning (p = 0.0003) and that the N concentration in the forest floor increased with thinning intensity (p = 0.0008), while its Mn concentration decreased (p < 0.0001). The N, P, and K concentrations in the current-year needles were decreased by thinning (p < 0.05), while the Ca, Mg, and Na concentrations were not affected. We hypothesize that thinning negatively affected N, P, and K nutrition by removing the nutrients contained in the thinned trees and by decreasing the forest-floor thickness, thus reducing its nutrient contents and its ability to support root growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».