Short‐term growth response of jack pine and spruce spp. to wood ash amendment across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wood ash amendment to forest soils contributes to the sustainability of the growing bioenergy industry, not only through decreased wood ash waste disposal in landfills but also by increasing soil/site productivity and tree growth. However, tree growth studies to date have reported variable responses to wood ash, highlighting the need to identify proper application rates under various soil/site conditions to maximize their benefits. We explored the influence of tree species, wood ash nutrient application rates, time since application, stand development stage, and initial (i.e., before wood ash application) soil pH and N on short‐term tree growth response to wood ash amendment across eight unique study sites spanning five Canadian Provinces. Jack pine (Pinus banksianaLamb) had the most positive response to wood ash amendment compared to white (Picea glaucaMoench), hybrid (Picea engelmanniixglaucaParry), and black spruce (Picea marianaMiller), where increasing nutrient application rates increased height growth response. In comparison, black spruce had the most negative response to wood ash amendment, where increasing nutrient application rates slightly decreased height growth response. Site as a random effect explained additional variation, highlighting the importance of other unidentified site characteristics. By examining trends in short‐term growth response across multiple studies with variable site characteristics, we found growth response differed by tree species and nutrient application rates, and that jack pine is a promising candidate for wood ash amendment. These results contribute to our knowledge of optimal wood ash amendment practices and environmentally sustainable bioenergy production.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».