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Enregistrement W4366829758 · doi:10.3390/f14040858

Comparison of Hydraulic and Aeration Properties of Peat Substrates Used to Produce Containerized White Spruce Seedlings (1+0) in Forest Nurseries

2023· article· en· W4366829758 sur OpenAlexaff
Simon Boudreault, Jean Caron, Mohammed S. Lamhamedi, Steeve Pépin

Notice bibliographique

RevueForests · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingAerationBulk densityPeatHydraulic conductivityShootSubstrate (aquarium)PorosityDry weightHorticultureEnvironmental scienceBotanyMaterials scienceChemistrySoil scienceBiologyComposite materialSoil waterEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physical properties of peat substrates from eight tree nurseries were characterized to determine bulk density, air-filled porosity, saturated hydraulic conductivity, pore effectiveness, relative gas diffusivity and chemical properties. There were significant variations among nurseries both in growth of white spruce [Picea glauca (Moench) Voss] seedlings (1+0) and substrate properties. Shoot dry mass and root collar diameter were negatively correlated with air-filled porosity and saturated hydraulic conductivity, whereas root dry mass was positively correlated with bulk density. Seedling growth increased with increasing substrate bulk density up to ~0.11 g cm−3, above which value conditions may become limiting to plant performance. Our results suggest that there was no growth limitation due to restricted aeration (Ds D0−1 > 0.005 m2 s−1 m−2 s for all substrates except one) and that over-aeration reduced seedling growth under dry irrigation management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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