Postharvest forest floor manipulation effects on nutrient dynamics in a loblolly pine (<i>Pinus taeda</i>) plantation
Notice bibliographique
Résumé
The synchronization of nutrient release and demand in early stand establishment is important to maximizing resource use in forest plantations. We explored the impacts of forest floor manipulations on the dynamics of forest floor and mineral soil nutrient pools in a Pinus taeda L. plantation in North Carolina prior to and during 2 years following harvest and replanting. We present a novel method to estimate forest floor decomposition that avoids the exclusion of large detritivores. Decomposition and nutrient release rates from the forest floor were higher than rates typically observed in older stands (averaging 81% mass loss and 75% N loss across treatments over the 2-year period), highlighting the potential importance of the forest floor nutrient pool in early stand nutrition. Doubling the forest floor increased available C, N, and P pools in the mineral soil 46%, 47%, and 49%, respectively. Incorporating the forest floor into mineral soil through mixing had only transient positive effects on nutrient pools. Across treatments, an expected postharvest flush of soil available N was observed; however, removing the forest floor caused an earlier flush of available N in comparison with the control treatment, and doubling the forest floor caused a year delay in maximum N availability, better synchronizing the site’s available N with stand demand.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».