Nutrient ratios, foliar vector analysis, and nutrient use efficiency of four conifer stands growing under contrasting competing vegetation control treatments in the Pacific Northwest of the United States
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates competing vegetation effects on foliar and total plant-derived nutrient ratios, nutrient use efficiency (NUE), and foliar nutrient content and concentration of ecosystem components using vector analysis for 19-year-old Douglas-fir ( Pseudotsuga menzeisii (Mirb.) Franco), western hemlock ( Tsuga hereophylla (Raf.) Sarg.), western redcedar ( Thuja plicata Donn ex D. Don), and grand fir ( Abies grandis (Dougl.) Lindl.) stands in Oregon's Coast Range and for Douglas-fir and western redcedar in Oregon's Cascade foothills. Treatments included the Control, which received no spring release herbicide applications, and vegetation management (VM), which received 5 years of spring release herbicide applications, reducing competing vegetation abundance. VM increased the NUE of N, P, Mg, S, and Cu across all species when calculated with total plant-derived carbon and of all nutrients when calculated with stemwood carbon. VM often produced more harvestable and plant-derived carbon per unit nutrient fixed, improving the NUE of stands managed for carbon sequestration and timber. Species showed different stand nutrient requirements, evident through foliar and plant-derived nutrient ratios and their relationship with biomass production. Grand fir may obtain larger biomass increments for a given P:N ratio in plant-derived tissue and may be efficient in P-limited Coast Range sites.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».