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Enregistrement W2163875956 · doi:10.1139/x99-202

Impact of precommercial thinning in balsam fir stands on soil nitrogen dynamics, microbial biomass, decomposition, and foliar nutrition

2000· article· en· W2163875956 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Lucie Thibodeau, Patricia Raymond, Claude Camiré, Alison D. Munson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalsamAbies balsameaThinningEnvironmental scienceAgronomyBiomass (ecology)Mineralization (soil science)BotanyBiologyEcologySoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Precommercial thinning is being tested in Quebec as a preventive silvicultural treatment to reduce vulnerability of young balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) stands to spruce budworm (Choristoneura fumiferana (Clem.)) damage and to shorten rotations. As part of a larger study of ecosystem response to thinning, we have examined the impact of this treatment on soil nitrogen dynamics, microbial biomass, cellulose decomposition, and foliar nutrition across a range of drainage conditions (good, imperfect, and poor). In the first year after thinning, initial early season ammonium (NH 4 + -N) pools in the mineral horizon were significantly higher in the thinned plots (P = 0.019), while net nitrogen mineralization (NH 4 + -N plus NO 3 - -N) decreased in these same plots (P = 0.052). The thinning treatment significantly increased microbial biomass nitrogen (N mic ) in the organic horizon (P = 0.051). Simple regression analysis indicated the importance of soil temperature in controlling N mic . Decomposition of cellulose substrate in the organic horizon was significantly increased by thinning, and mass loss was related to soil temperature. Increased decomposition and nutrient availability after thinning were reflected in improved N, P, and K nutrition in current, 1- and 2-year-old balsam fir needles. The temporal extent of this improved fertility will be verified by longer term monitoring.

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)0,000
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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations164
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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