Native tree seedling growth and physiology responds to variable soil conditions of urban natural areas
Notice bibliographique
Résumé
Soils in urban natural areas can be highly variable due to legacies of land use change that include excavation of existing soils and dumping of construction debris or other anthropogenic materials. As cities undertake large‐scale tree planting efforts to sustain and increase forest cover, understanding how urban soil quality influences native tree seedling survival and performance is important. In a greenhouse setting we examined growth and physiology of native silver maple ( Acer saccharinum ), black birch ( Betula lenta ), red oak ( Quercus rubra ), and Canadian serviceberry ( Amalanchier canadensis ) seedlings planted in soils collected from locations across New York, NY, U.S.A. The soils were collected from areas currently undergoing forest restoration, representing a range of soil nutrient quality and anthropogenic disturbance. We measured seedling survival, height growth, leaf chlorosis, and chlorophyll fluorescence for two growing seasons, after which seedlings were harvested to assess biomass allocation and foliar chemistry. Selected variables were standardized and combined to create a seedling stress index. Overall, seedlings performed best in the least disturbed urban soils and had the poorest performance in the more highly disturbed, nutrient‐poor urban soil types and a greenhouse mix. Species × soil type interactions on physiological responses indicate that tree species may not respond to urban soil conditions consistently. Consequently, matching native tree species to soil type could help optimize establishment and growth of urban forest restoration projects. Seedling stress scores from the first growing season were correlated with second year height growth for three of four species, illustrating their utility for managers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».