Effect of tillage on soil mechanical parameters, fine root growth, and productivity of young <i>Pinus taeda</i> plantations
Notice bibliographique
Résumé
The use of heavy machinery during forest establishment and/or harvest can contribute to limiting the productivity of Pinus taeda plantations, due to possible structural damage or soil compaction. However, the impact of tillage-induced changes in the soil mechanical properties on fine roots growth and shoots in P. taeda plantations remains unclear. Thus, we aimed to evaluate the effects of tillage on development and spatial distribution of P. taeda root systems in southern Brazil. Thus, we compared three tillage methods in a P. taeda plantation: no tillage, manual tillage, and mechanized tillage. Soil penetration resistance, area and diameter of fine roots, fine root length density across various soil layers (0–5, 5–10, 10–15, 15–20, and 20–40 cm), and height, diameter, and stem volume were assessed. Mechanized tillage improved the soil’s mechanical conditions, reducing compaction and favoring root growth (≈150%), increasing the absorption of water and nutrients and the productivity of P. taeda. In contrast, the no-tillage showed severe compaction, limiting root development. Manual tillage had less of an effect, especially in deep layers. Thus, mechanical tillage is essential to optimize growth and productivity, especially in compacted soils or areas undergoing forest reform.
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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) | 0,001 | 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 ».