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Enregistrement W4381927384 · doi:10.1093/forestry/cpad004

Soil change and broadleaf tree growth 10 years after wood ash and brash co-application to a clearfelled lowland conifer site in Britain

2023· article· en· W4381927384 sur OpenAlexaboutno aff
Rona Pitman, Elena Vanguelova

Notice bibliographique

RevueForestry An International Journal of Forest Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUK Research and Innovation
Mots-clésWood ashTsugaNutrientSoil waterQuercus roburEnvironmental scienceAgronomyAnimal scienceHorticultureBotanyChemistryBiologyEcologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wood ash use, to raise pH and replace nutrients lost through forest harvesting, is well regulated in Scandinavia and Canada, but not yet in the UK. This experiment applied granulated wood ash from mixed tree thinnings to a lowland clay mineral soil at ~2.3 t ha−1 dose rate, after clearfell of western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.). With brash (~56 t ha−1 dry weight) as N resource, a 4 × 4 matrix of ash only, ash + brash, brash only and control treatments were planted with oak seedlings (Quercus robur L.). Soil survey was undertaken before ash application and followed over 10 years. By year 2, self-sown grass was dominant in the control and ash plots, and birch (Betula pendula, Roth.) was present across all treatments by year 4. In year 10, oak height was 25–29 per cent greater in brash and ash + brash plots, with DBH increased >20 per cent over the controls. Birch DBH was greater by 30 per cent in brash plots but was over 50 per cent in the ash + brash plots. Foliar concentrations of Ca, K and P significantly increased with ash addition in both oak and birch, as Al, Mn, Fe and Cr decreased. Soil pH (CaCl2) was reduced in all treatments in year 2 likely due to nitrification, during organic matter and needle breakdown, but recovered 8 years later to be significantly highest in ash and ash + brash plots. Mg, K, Ca, Na, Ba and S concentrations were higher in ash plot soils, but soil organic matter, total carbon and total nitrogen declined due to mineralization and uptake by grass and trees. Wood ash addition did not significantly increase heavy metal concentrations in either soil or foliage. In the long term, wood ash aided soil recovery and promoted tree growth in combination with the brash – it could be beneficial for tree growth after thinning/coppicing on heavy mineral soils, with the prerequisite of an existing ground cover. Aim To quantify the effects of wood ash and brash addition over time to soils and tree growth after conifer clearfelling on a lowland clay soil site.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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