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Enregistrement W2591082110 · doi:10.1139/cjss-2014-048

Long-term response of forest plantation productivity and soils to a single application of municipal biosolids

2015· article· en· W2591082110 sur OpenAlexaff
Rock Ouimet, Anne-Pascale Pion, Marc Hébert

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosolidsSoil waterEnvironmental scienceAgronomyProductivityPhosphorusSoil carbonNutrientChemistrySoil scienceBiologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ouimet, R., Pion, A.-P. and Hébert, M. 2015. Long-term response of forest plantation productivity and soils to a single application of municipal biosolids. Can. J. Soil Sci. 95: 187-199. After 16 to 19 yr, we revisited four experimental trials set up in the early 1990s to evaluate the long-term impact of municipal biosolids applied in forest plantations. Tree growth and the soil were sampled to determine the effects of a single application of biosolids applied at (liquid equivalent) rates of 0, 130, 200, and 400 m3 ha-1. Tree radial growth responded markedly to biosolids in the young plantations, increasing from 18 % for Pinus resinosa to 62 % for Picea glauca, and up to 700 % for Quercus sp. Increases in phosphorus (P) concentrations in the tree foliage in response to biosolids could still be detected in the conifer trials. In the top 0-5 cm soil layer, organic carbon (C), total nitrogen (N), P, and copper (Cu) concentrations and pools increased, while soil compaction and bulk density decreased. In the deepest soil layer sampled (20-40 cm depth), the total N and calcium (Ca) pools were reduced by the biosolids treatments, while the pool of exchangeable acidity increased. Our observations indicate that a single application of liquid biosolids up to 400 m3 ha-1 (30 t ha-1 DM) in young forest plantations is a sustainable practice without undue risk to such podzolic soils.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,002 · 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'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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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