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Enregistrement W2810236076 · doi:10.1139/cjfr-2018-0042

Long-term effects on soil-water nitrogen and pH of clearcutting and simulated disc trenching of previously nitrogen-fertilised pine plots

2018· article· en· W2810236076 sur OpenAlexvenueno aff
Eva Ring, Lars Högbom, Staffan Jacobson, Gunnar Jansson, Hans‐Örjan Nohrstedt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSkogforskUmeå UniversitetSveriges LantbruksuniversitetVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésClearcuttingNitrogenLeaching (pedology)Animal scienceSoil waterSoil horizonSoil pHEnvironmental scienceAgronomyChemistrySoil scienceForestryBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest fertilisation with nitrogen (N) typically increases N leaching for 1–2 years. Some studies have reported effects also after clearcutting. This study presents an analysis of soil-water chemistry data from the 3rd to the 15th year after clearcutting of fertilised experimental plots on a low-fertility site in Sweden. Before clearcutting in 1987, study plots had been fertilised with NH4NO3 in 1967, 1974, and 1981, resulting in total applications ranging from 0 to 1800 kg N·ha−1. In 1989, disc trenching was simulated by manual digging on small subplots within the fertilised main plots. Soil-water samples were collected at a depth of 50 cm. Previous N fertilisation and site preparation, respectively, affected (p < 0.05) the total N and NO3–-N concentrations and pH of soil water, but no statistical interaction between fertilisation and site preparation was found. The NO3–-N concentration was elevated for total N applications above 720 kg·ha−1 (mean NO3–-N concentration of 0.93 mg·L−1 for 1080 kg N·ha−1, 1.6 mg·L−1 for 1440 kg N·ha−1, and 2.4 mg·L−1 for 1800 kg N·ha−1 compared with 0.20 mg·L−1 for the control) and lower after simulated disc trenching (0.63 mg·L−1) than in nontrenched soil (1.3 mg·L−1). The elevations in the soil-water NO3–-N concentration for the fertiliser treatments seemed to be related to changes in the soil N store created by previous fertilisation.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

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 savante0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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