Modelling volume growth response of young Scots pine (<i>Pinus sylvetris</i>) stands to N, P, and K fertilization in drained peatland sites in Finland
Notice bibliographique
Résumé
Fertilizers are applied in drained peatland forests to correct nutrient imbalances, but few models have been developed for predicting the stand growth response. We used 10- to 34-year-long stem growth increment data from 51 fertilization experiments involving ash, PK, and NPK treatments (doses of P, K, and N varying between 35 and 45, 60 and 80, and 80 and 90 kg·ha–1, respectively) and controls to model the volume growth response of young Scots pine (Pinus sylvetris L.) stands to fertilization in drained peatland sites of middle and northern Finland. We used the linear mixed models method to express the stand-level growth response as a function of time (5-year periods), site type group, location, and the fertilization treatment (ash–PK combined and NPK). Different growth responses were obtained for nitrogen-rich sites with PK treatment and nitrogen-poor sites with NPK treatment. The PK fertilization in nitrogen-rich sites resulted in the largest volume growth response and longest temporal effect (1.0–2.0 m3·ha–1·a–1 higher mean growth for at least 35 years), with quicker and stronger effects in more southern conditions where average temperature sums were greater than 1000 degree-days (°C). NPK fertilization in nitrogen-poor sites gave a modest response (0.4–0.8 m3·ha–1·a–1 in 35 years).
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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 | 0,001 |
| 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 ».