Épandage de biosolides papetiers et de boues de chaux dans une plantation de peuplier hybride : effets sur la nutrition foliaire et la croissance
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation de matières résiduelles fertilisantes (MRF) dans les plantations de peupliers hybrides (PEH) au Québec pourrait en maximiser la productivité et le volume marchand. Elle présenterait aussi l’avantage de minimiser l’enfouissement ou l’incinération des MRF. Cependant, le dosage des MRF doit être calibré en fonction de la réponse optimale des arbres. L’étude a été réalisée dans une plantation de PEH en Estrie. Un dispositif expérimental comprenant deux blocs (répétitions) de cinq parcelles - un témoin et quatre traitements de combinaisons de biosolides papetiers et de boue de chaux - y a été mis en place à l’automne 2012 et au printemps 2013, soit trois ans avant l’échantillonnage (été 2015). Les traitements représentaient les doses suivantes : 140 et 15 t ha-1 (humides), 140 et 30 t ha-1, 240 et 15 t ha-1 et 240 et 30 t ha-1 de biosolides et de boue de chaux, respectivement. Les propriétés physico-chimiques du sol et la morphologie et la nutrition des PEH ont été évaluées. Nous avons observé un effet très significatif des traitements de MRF sur la croissance des PEH par rapport aux parcelles non traitées. La hauteur des arbres a augmenté de 1,6 à 2 fois, le diamètre de 2,5 à 4 fois, la surface foliaire de 3 à 8 fois et le poids foliaire de 2,7 à 9 fois dans les parcelles traitées comparativement aux arbres des parcelles non traitées. Toutefois, aucune différence significative n’a pu être constatée entre les différents amendements. Les analyses de nutrition foliaire ont, quant à elles, démontré que la fertilisation avec les MRF permettait de pallier la faible disponibilité des nutriments dans le sol. Ainsi, avec l’ajout de MRF, les macronutriments N, P, K et Ca dans les feuilles se situaient à l’intérieur des plages de concentrations optimales, alors que sans MRF, les feuilles montraient des concentrations sous ces seuils. Malgré les faibles différences observées entre les quatre amendements, le traitement combinant 240 t ha-1 de biosolides et 15 t ha-1 de chaux est celui qui se rapprochait le plus d’une nutrition optimale pour le PEH. Les biosolides papetiers en combinaison avec la boue de chaux donnent des résultats très encourageants en ce qui a trait à la nutrition foliaire et le rendement des plantations du PEH lors des premières années d’établissement.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".