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Enregistrement W4404203614 · doi:10.1139/cjfr-2024-0072

Thinned slash pine (<i>Pinus elliottii</i>) stand response to midrotation vegetation control and fertilization on flatwoods sites

2024· article· en· W4404203614 sur OpenAlexvenueno aff
E. David Dickens, David C. Clabo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlash PinePinus <genus>Slash (logging)Human fertilizationForestryVegetation (pathology)BotanyThinningEnvironmental scienceAgronomyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Midrotation management, including vegetation control and fertilization, can improve growth and yield of southern pine stands. This study investigated the 12-year response of slash pine ( Pinus elliottii), thinned at midrotation to additional treatments of herbicide, fertilization, liming (one site), and combinations of these treatments in the Coastal Plain region of Georgia, USA. There was a significant treatment × stand age interaction observed at the Ware County site for height ( p < 0.001), diameter at breast height (dbh) ( p < 0.001), and individual tree green weight ( p < 0.001). The herbicide + NPK and herbicide treatments resulted in the most consistent growth improvements 0 to 4 years post-treatment compared to the untreated control. The lime + NPK and herbicide treatment resulted in the longest lived (4–12 years) significantly improved growth response. Results revealed no tested treatments improved growth during the 12-year study duration at the Wayne County site. Results from this study suggest that thinned slash pine stands with diagnostics indicating midrotation fertilization or vegetation control may be beneficial do not always respond as expected to inputs. When stands are responsive, single application midrotation treatments can offer long-term growth improvements, yet growth response can differ depending on time since application.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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