DIVISION S-7—FOREST & RANGE SOILS Using Models to Manage Soil Inorganic Nitrogen in Forest Tree Nurseries
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT environmental impact of different types of N fertilizer treatments.The production of bareroot seedlings in tree nurseries requires In many aspects, the cultivation practices used tolarge amounts of inorganic fertilizers. The fertilizer type and applica-produce bareroot seedlings in forest tree nurseries aretion schedule can have an effect on seedling growth and on NO3 losses similar to those employed in agricultural fields (use ofto the environment. The objective of this study was to determine if fertilizers and pesticides, irrigation). Two important dif-a model simulating N dynamics in agricultural field soils could be used to estimate soil inorganic N levels in forest tree nursery soils. ferences, however, are the very shallow rooting depths The model selected was AGRIFLUX, a mechanistic and stochastic in forest tree nurseries (20 cm) and the recurrent fertil-model. The study was carried out from 1993 to 1995 in a Canada forest izer applications carried out during the growing season tree nursery located in Quebec. In 1994, four different treatments of of forest tree seedlings. Moreover, most forest tree nurs-N fertilization (186 kg N ha1) were applied: nine applications of eries produce bareroot seedlings in well-drained soils ammonium sulfate (AS: 21-0-0) every 2 wk compared with two and which are highly susceptible to NO3 leaching. Many mech-three seasonal applications of sulfur-coated urea (SCU: 38-0-0). Soil anistic models have been developed in recent years toinorganic N concentrations were measured at depths of 0 to 20 and simulate agricultural nutrient losses to the environment:20 to 40 cm. Temporal trends of inorganic N were generally well SOIL-SOILN (Johnsson et al., 1987), DAISY (Hansensimulated by the model for both soil depths, considering the high
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».