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Enregistrement W2519699954 · doi:10.1139/cjfr-2016-0146

Growth response of hybrid aspen (<i>Populus</i> × <i>wettsteinii</i>) and <i>Populus trichocarpa</i> to different pH levels and nutrient availabilities

2016· article· en· W2519699954 sur OpenAlexvenueno aff
Henrik Böhlenius, Rolf Övergaard, Håkan Asp

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulus trichocarpaSalicaceaeNutrientBotanyWoody plantBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Populus plantations are mainly established on agricultural land, but natural forests soils typically have lower pHs and nutrient contents. In this study, growth responses of two commonly used Populus genotypes, hybrid aspen (Populus × wettsteinii Hämet-Ahti) and black cottonwood (Populus trichocarpa Torr. & A. Gray ex Hook.), were monitored in the greenhouse in relation of changes in pH and fertilizer levels in quartz sand and forest moraine soil. In quartz sand, changes in pH had no impact on growth or mortality of the two species. In forest soils, the lowest pH values, i.e., 3.5 and 4.0, caused plant mortality for P. trichocarpa but not for P. × wettsteinii. Growth optimum of P. trichocarpa occurred at a pH range of 5.5–6.5, whereas P. × wettsteinii showed a broader growth optimum at a pH range of 4.0–7.0. Fertilization expanded the pH range of optimum growth for P. trichocarpa but not for P. × wettsteinii. In both species, foliar content of nitrogen and potassium content increased after fertilization, whereas the foliar content of phosphorus was similar to unfertilized plants. Our results suggest that differences in tolerance to low pH values between P. × wettsteinii and P. trichocarpa might be connected to tolerance against aluminum. These findings may improve future establishment methods and identification of poplar genotypes suitable for forest land.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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