Effects of pH and Mineral Nutrition on Growth and Physiological Responses of Trembling Aspen (Populus tremuloides), Jack Pine (Pinus banksiana), and White Spruce (Picea glauca) Seedlings in Sand Culture
Notice bibliographique
Résumé
) seedlings to root zone pH ranging from 5 to 9 were studied in sand culture in the presence of two mineral nutrition levels. After eight weeks of treatments, effects of pH on plant dry weights varied between the plant species and were relatively minor in white spruce. Higher nutrient supply significantly increased dry weights only in trembling aspen subjected to pH 5 treatment. There was little effect of pH and nutrition level on net photosynthesis and transpiration rates in white spruce and jack pine, but net photosynthesis markedly declined in aspen at high pH. Chlorophyll concentrations in young foliage decreased the most in trembling aspen and jack pine. The effects of high pH treatments on the concentrations of Mg, P, Ca, Mn, Zn, and Fe in young foliage varied between the plant species with no significant decreases of Fe and Zn recorded in trembling aspen and white spruce, respectively. This was in contrast to earlier reports from the studies carried out in hydroponic culture. The sand culture system that we developed could be a more suitable alternative to hydroponics to study plant responses to pH in the root zone. Plant responses to high pH appear to involve complex events with a likely contribution of nutritional effects and altered water transport processes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».