Restoring soil and tree nutrition through non‐industrial wood ash additions to sugarbushes
Notice bibliographique
Résumé
Nutrient losses from forest soils caused by decades of acid deposition have affected tree growth and depleted soils of essential nutrients in eastern North America. Non‐industrial wood ash (NIWA) is rich in macronutrients and may be a potential remediation strategy to restore lost nutrients as a forest soil amendment. We evaluated the effects of a single NIWA application on forest soils and Sugar maple ( Acer saccharum Marsh) foliage at three sugar bush stands in Muskoka, Ontario, Canada. Soil pH and calcium (Ca) increased in the treatment plots (4 and 8 Mg/ha) 1 year after application and remained elevated into year 2. Soil potassium and magnesium concentrations also increased in the treatment plots; however, changes varied in intensity depending on the element, site, and time following application. Changes in soil metal concentrations after application were restricted to the organic soil horizons increasing in the litter in year 1 followed by a decrease in year 2 that was accompanied by increases in the fibrous‐humic layer in year 2. Base cation concentrations increased significantly in sapling and mature sugar maple foliage particularly in the mature foliage in year 2. Despite changes in soil metals, changes in foliar metal concentrations were generally not significant. Foliar Diagnosis and Recommendation Integrated System indices indicated deficiencies in Ca and nitrogen (N) suggesting Ca benefits take longer to appear and that supplementing with N additions on acidic soils exhibiting foliar deficiencies might prevent further imbalances from occurring while facilitating tree recovery.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».