The influence of non-nitrogenous nutrient additions on growth and physiology of sugar maple and composition of understory vegetation in northern hardwoods of central Ontario
Notice bibliographique
Résumé
While it is widely assumed that most temperate forests are nitrogen limited, many stands located in areas affected by high N deposition exhibit signs of nitrogen excess. Symptoms include an increase in nitrate concentration and a decrease in the C:N ratio of both soil and foliage; thus affected ecosystems are expected to experience a significant reduction in their natural nitrogen limitation. This process is likely accompanied by changes in availability of phosphorus and basic cations. This work demonstrates that N-induced deficiency of P, K, Ca and Mg is evident in sugar maple dominated northern hardwoods of central Ontario. Research presented here also examines several interrelated aspects of forest responses to additions of non-N mineral nutrients, including their effects on forest floor and mineral soil, diameter increment of trees, canopy physiology and morphology, and diversity of understory vegetation. This thesis demonstrates that the addition of truly growth-limiting nutrients does increase tree growth even among slow-growing, tolerant species such as sugar maple. Furthermore, growth increase is evident among mature and young trees within a relatively short time if monitoring of tree canopy response is included in research. This work also shows that while liming and non-N nutrient additions help alleviate many negative effects of nitrate pollution, they also escalate the process of forest eutrophication, which influences diversity of understory vegetation.
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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 | 0,000 | 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 ».