MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3211056276 · doi:10.1111/rec.13590

Nutrient loading <i>Artemisia cana</i> seedlings in greenhouse increases nitrogen tissue content and post‐outplanting survival

2021· article· en· W3211056276 sur OpenAlexafffund
Autumn D. Watkinson, M. Anne Naeth, Shelley D. Pruss

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensGovernment of CanadaParks CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSowingSeedlingNutrientAgronomyRevegetationBiologyMulchTransplantingGrowing seasonHorticultureEnvironmental scienceBotanyEcologyEcological succession

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sagebrush (Artemisia) is a vital habitat component for many grassland species and continued loss, fragmentation, and degradation of sagebrush habitats has increased the need for their restoration. Conventional revegetation methods have resulted in extremely low plant establishment and survival inhibiting the success of sagebrush restoration efforts. During greenhouse production, we sought to improve Artemisia cana seedling quality and post‐planting growth and survival by increasing tissue nutrient content. We conducted a preliminary 12‐week greenhouse study and a subsequent 26‐week greenhouse + 2‐season field study, investigating 12 nutrient loading treatments (application of 70, 105, 175, and 245 mg nitrogen [N] plant−1 at single, constant, exponential, and modified exponential rates). Nitrogen content of seedling leaves and roots at 26 weeks indicated that application of 175 and 245 mg N plant−1 on exponential or modified exponential dosing schedules resulted in nutrient‐loaded seedlings. Seedlings were planted into a cleared plot in Grasslands National Park, SK. After 60 weeks in the field, nutrient‐loaded seedlings had significantly greater survival (75%) than non‐loaded seedlings (65%) and greater crown area (1,351 vs. 1,004 cm2). Rhizomatous reproduction (sprouting) occurred within 4 weeks of planting. New sprouts had disproportionately larger crown areas (2,237 cm2) and greater survival (86%) than planted seedlings. Nutrient loading was an effective method to overcome high mortality that has inhibited restoration outcomes. Where plant materials and resources are limited, nutrient loading could be especially useful by improving seedling survival and crown area without increasing planting densities.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRestoration EcologyMême sujetRangeland and Wildlife ManagementTravaux en français237 207