Seedling growth and water use of boreal conifers across different temperatures and near-flooded soil conditions
Notice bibliographique
Résumé
To test the hypothesis that seedling growth and water use increase with soil temperature and improved soil aeration and vary with species, we evaluated the above- and below-ground growth and water use of seedlings of four northern boreal conifer species: black spruce ( Picea mariana (Mill.) B.S.P.), white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss), tamarack ( Larix laricina (Du Roi) K. Koch), and lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex Loud.) grown under different temperature and near-flooded soil conditions. Seedlings were grown in specialized pots that maintained the water table level at either 15 cm (high water table treatment: very wet) or 30 cm (low water table treatment: moderately wet) below the soil surface, and whole-seedling transpiration was assessed. Soil temperature (5, 10, or 20 °C) was controlled with a water bath surrounding the pots. Although some species were sensitive to the high water table treatment, soil temperature was the driver of seedling growth and water use. We ranked the ability of the seedlings of the species to tolerate the cold soil conditions examined as black spruce > lodgepole pine > tamarack > white spruce. The ranking of the ability to tolerate near-flooded conditions was tamarack and lodgepole pine > black spruce > white spruce.
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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 | 0,000 | 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 ».