Short-term Effects of Forest Soil Compaction and Site Organic Matter Removal on Mineralizable Soil Nitrogen in Central British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Mineralizable nitrogen (min-N) often correlates well with plant-available nitrogen (N) in soils, and might serve as a useful indicator of whether soils are detrimentally affected by timber harvesting practices. We examined how min-N responded to soil compaction and site organic matter removal after 1 and 5 years on three sites in central British Columbia. Mineral soil min-N was found to change after disturbance, increasing on some plots after 5 years by as much as 20 mg kg-1. Some of the lowest min-N concentrations were found after forest floor removal, but inconsistent responses across compaction treatments and sites made it difficult to generalize on the overall effects of soil disturbance. Forest floor min-N increased across all plots in the first years after tree harvest, but returned to pre-harvest levels by year 5, with no effects detected from compaction or wholetree harvest. The net change in mineral soil min-N was significantly correlated to foliar N of white spruce, but not lodgepole pine. Although levels of min-N were able to demonstrate some differences in soil productivity, its usefulness as a management tool would require a better understanding of mechanisms causing changes in min-N after disturbance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».