DIVISION S-7-FOREST & RANGE SOILS Influence of Edaphic Factors on Sugar Maple Nutrition and Health on the Allegheny Plateau
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT nce County, Wisconsin was the first to receive systematic study (Giese et al., 1964; Westing, 1966; Millers et al.,Sugar maple (Acer saccharum Marsh.) decline has been a problem 1989). Since then, well-documented sugar maple de-on the Allegheny Plateau for the last two decades. Previous work found that sugar maple is predisposed to decline by poor nutrition clines have occurred in Massachusetts in the 1960s and incited to decline by severe insect defoliation. Nutritional diagno- (Mader and Thompson, 1969), Ontario in the 1970s ses have been based on foliar chemistry; there is little information on (Hendershot and Jones, 1989; Gross, 1991), Quebec, soil attributes that influence susceptibility. We evaluated relationships New York, and Vermont in the 1980s (Bernier and among soil characteristics, foliar chemistry, and sugar maple decline Brazeau, 1988a,b,c; Kelley, 1988; Bernier et al., 1989; for 43 stands on the Allegheny Plateau in New York and Pennsylvania Hendershot and Jones, 1989; Bauce and Allen, 1992; using correlation and stepwise regression techniques. Foliar Ca and Cote et al., 1995; Ouimet and Camire, 1995; Wilmot etMg concentrations correlated with soil exchangeable cations ex-al., 1995), and Pennsylvania in the 1980s and 1990s (Kolbpressed on a concentration or site capital basis. Expression of base and McCormick, 1993; Long et al., 1997; Horsley et al.,cation availability as a saturation value, or in ratio with Al, slightly 2000). Stress events such as defoliations, droughts, andimproved the relationships, suggesting that antagonistic cations are important to sugar maple nutrition. The best predictions of foliar extreme weather events (late spring frosts, mid-winter
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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 | 0,001 | 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) | 0,017 | 0,002 |
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 ».