Interaction of vegetation control and fertilization on conifer species across the Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
An experiment evaluating three levels of vegetation competition control (no control, 1.5 m 2 of vegetation control, and 3.3 m 2 of vegetation control), each with two fertilization treatments (fertilization at the time of planting with complete slow-release fertilizer (Woodace ® IBDU), or no fertilization), was installed at five sites. Two of these sites were planted with Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) in the Oregon Coast Range, one with ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex P. Laws. & C. Laws.) in eastern Washington, one with western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) in the coastal hemlock zone in Oregon, and one with coastal redwood (Sequoia sempervirens (D. Don) Endl.) in northern California. At four of the five sites, mean stem volume, basal diameter, and height of seedlings increased significantly with increasing area of weed control, and the magnitude of difference between treatments increased with time. Fertilization significantly increased seedling size only at the two sites with adequate soil moisture; increases were marginally significant at a third. Response to fertilization was less than from weed control and impacted growth for only the first year, whereas the influence of weed control continued to influence growth the entire length of the study (4 years). Area of vegetation control and fertilization did not interact significantly at any site.
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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 | 0,001 | 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 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 ».