Differential response by seedlings of three sub-boreal conifer species to high- and low-carbon wood ash amendment
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, there is a need to implement value-added uses for wood ash (hereafter ash) generated from bioenergy facilities as most ash is landfilled. Ash application to forests can provide benefit via nutrient supply, amelioration of soil acidity and, sometimes, increased tree growth. However, information is limited on the response of conifer species to different wood ash types applied to fine-textured soil typical of north-central B.C. We conducted a 16-month seedling pot trial that examined the response of Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii), lodgepole pine ( Pinus contorta var. latifolia), and hybrid white spruce ( Picea glauca × engelmannii) to high- (HCA) and low-carbon ashes (LCA) applied (up to 10 Mg mineral matter ha−1 equiv.), with and without fertilizer N (200 kg N ha−1 equiv.), to fine-textured forest soil. Pine and spruce exhibited a 1.6- and 1.4-fold increase in shoot biomass at the high rate of HCA with fertilizer N. At study end, the high rate of LCA had the greatest soil pH, EC and total K in the upper forest floor, but the HCA had greater total B, P and Zn. LCA elicited increased foliar B in pine, but HCA increased foliar Ca in spruce when co-applied with fertilizer N. In general, Douglas-fir growth did not respond to ash treatments, and seedling mortality was observed in some LCA treatments. Ash treatments helped offset some nutrient deficiencies induced by N fertilization. Ash type influenced soil chemical as well as seedling growth and nutrition responses.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».