MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2194593641 · doi:10.1139/cjfr-2014-0187

Exponential fertilization and plant competition effects on the growth and N nutrition of trembling aspen and white spruce seedlings

2014· article· en· W2194593641 sur OpenAlexafffundvenue
Ya‐Lin Hu, Yue Hu, De‐Hui Zeng, Xiao Tan, Scott X. Chang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensShell (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Alberta
Mots-clésSeedlingBiologyHuman fertilizationAgronomyCompetition (biology)FoxtailBlack spruceTransplantationBotanyHorticultureTaigaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exponential fertilization has been shown to be a useful technique for improving seedling quality during nursery production. In this study, we evaluated (i) the impact of exponential vs. conventional fertilization on trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) seedlings during nursery production and (ii) the growth performance and nitrogen (N) utilization of those seedlings in response to foxtail barley (Hordeum jubatum L.) competition after the transplantation of seedlings in a greenhouse experiment. Exponential fertilization with an application rate higher than the conventional fertilization increased the internal N reserve in trembling aspen and white spruce seedlings during nursery production and also increased new leaf, new stem, and old stem biomass and N retranslocation rates in trembling aspen seedlings but not in white spruce seedlings after transplantation. Foxtail barley competition decreased N concentrations in seedlings and soil N uptake by the seedlings; however, increased N retranslocation rates with foxtail barley competition were observed in white spruce seedlings but not in trembling aspen seedlings. Our results suggest that the growth performance of seedlings was improved by N loading, whereas the impact of vegetation management was species specific.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,994

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetSeedling growth and survival studiesTravaux en français237 207