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Enregistrement W3131189083 · doi:10.1139/cjfr-2020-0321

Effect of biofuel waste, urea, deer browsing, and vegetation control on <i>Pinus banksiana</i> seedling growth on a dry upland site in central Canada

2021· article· en· W3131189083 sur OpenAlexaffvenueabout
Jon Makar, John Markham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingVegetation (pathology)FertilizerUreaGrowing seasonEnvironmental scienceAgronomyBiomass (ecology)Soil waterShootPinus <genus>NitrogenAnimal scienceBiologyBotanyChemistrySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ash from biofuels and nitrogen fertilizer are increasingly being used as soil amendments. While this can increase tree growth, it can also increase mammalian grazing and competition with vegetation. We applied moderate amounts of ash (1.5 t·ha−1·year−1) and urea (74 kg N·ha−1·year−1) in each of 2 years to a well-drained site in southeastern Manitoba, planted with Pinus banksiana Lamb. Subplots received deer browsing and (or) vegetation control. The ash resulted in an increase in pH in the upper 15 cm of mineral soil from ∼5.7 to 6.6, and the urea created short-term spikes in soil inorganic nitrogen (NH4 and NO3) levels. Urea combined with ash significantly increased seedling relative growth rates in the first 2 years, with seedlings being largest with urea, with or without ash. However, by the fourth year, seedling growth and size did not differ between the amendments. Urea application increased browsing damage to 91%, but only when vegetation was mowed. Browsing guards resulted in seedlings having 1.6 times greater shoot mass by the end of the fourth growing season. These results suggest that on sandy soils in the dry region of central Canada, P. banksiana may get little benefit from ash applications.

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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,353

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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