Effects of different nutrient compensation treatments following forest fuel extraction on biomass of young Norway spruce (<i>Picea abies</i> (L.) Karst.)
Notice bibliographique
Résumé
Whole tree harvesting of forests may require compensation for losses of nutrients and alkalinity. The effects of three different practical ameliorative methods on spruce allometry, total biomass, and nutrient uptake were studied in an experiment in a 3-year-old Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst.) stand in south-west Sweden. The treatments were one application of the fine fraction of logging residues, one application of granulated wood ash, two applications of an N-free vitality fertiliser, and untreated control. Analysis of covariance showed that spruce needle and stem allometry depended on treatment. Spruce fine root allometry was very variable, showing no discernible effect of treatment. Fine root distribution was shallower in treatments with higher graminoid biomass (vitality and wood ash). Vitality treatment increased average concentrations of Ca, Mg, and Zn in spruce total biomass. Ash treatment only increased the Zn concentration. The average N concentration was similar between treatments. Spruce total biomass per unit area was inversely correlated with graminoid biomass. Measurements of N uptake in spruce and graminoid biomass indicated that there was competition for N between spruce and graminoids. Thus, the effect of nutrient compensation on competition needs to be considered when predicting the effect on the growth of the target species.
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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 | 0,001 |
| 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 ».