Early field performance of sand-coated (Conniflex®) and insecticide-treated Norway spruce seedlings planted on spot mounds and undisturbed soil with and without the addition of arginine phosphate (ArGrow®Granulat) nutrition
Notice bibliographique
Résumé
In Nordic countries, mechanical site preparation is used to enhance seedling growth and protect them against pine weevil ( Hylobius abietis (L.)) damage. However, there is growing demand to reduce forest regeneration costs and harmful environmental impacts of site preparation. This has increased interest to explore alternative methods. Arginine phosphate nutrition may provide an alternative to intensive site preparation to improve growth. Still, in undisturbed soil, some protection against pine weevil is needed. In this study, we evaluated the early field performance of sand-coated (Conniflex®) and insecticide-treated (lambda-cyhalothrin, KarateZeon) Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst.) container seedlings planted on spot mounds and in undisturbed soil with and without the addition of arginine phosphate (ArGrow®Granulat) nutrition. Over two growing seasons, spot mounding improved the height and diameter growth of the seedlings and reduced the pine weevil damage compared to undisturbed soil. Arginine phosphate increased the first-year height and diameter growth in KarateZeon-treated seedlings and second-year height growth of the Conniflex-treated seedlings but otherwise had no significant effects on damage or survival. Both protection methods offered similar level of protection. Based on our findings, the use of mechanical site preparation is still recommended, particularly in areas with high pine weevil feeding pressure.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».