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Enregistrement W1503856860

Efficacité de la préparation de terrain dans des sites paludifiés de la ceinture d’argile.

2014· article· fr· W1503856860 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammed Henneb

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeographyHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Nord-du-Québec, notamment au niveau de la ceinture d'argile, la dynamique de croissance des pessières noires est influencée par le phénomène d'entourbement, aussi appelé « paludification ». Les études démontrent qu’une forte perturbation du sol entourbé pendant la récolte peut réduire l'épaisseur de la couche organique (ECO), mais aussi augmenter le nombre de bons microsites pour la croissance des épinettes noires (Picea mariana (Mill.) B.S.P). Cette étude visait donc à étudier les effets de la préparation mécanique du sol (PMS) sur la réduction de l’ECO et la création de microsites favorables à la remise en production des sites paludifiés. Nous avons proposé également d'expérimenter l'utilisation du géoradar (outils de télédétection de proche surface) pour modéliser l'évolution de l'ECO après PMS sur le site d'étude d'une manière continue dans l'espace. Dans un secteur de 35 km2 du canton de Valrenne, neuf parcelles expérimentales avec un gradient d’entourbement ont été récoltées en utilisant la coupe avec protection de la régénération et des sols (CPRS): trois parcelles ont été soumises à un traitement de hersage forestier, trois parcelles à un traitement de scarificateur T26 et trois parcelles témoins n'ont subi aucune PMS (CPRS seulement). Sur chacune des parcelles, huit transects géoréférencés et parallèles (10 mètres de distance) ont été installés. Les transects ont fait également l’objet d’un suivi avec un géoradar en continu et d’un échantillonnage systématique manuel (mesure directe) avec une sonde (tarière graduée) tous les 20 mètres pour mesurer l’ECO et aussi valider les mesures du géoradar. Lors de la mesure directe, le microsite (1m2) a été qualifié visuellement de bon ou mauvais selon un quadrat de 1 m2. Les résultats ont montré une différence significative d’ECO entre les traitements de PMS et de CPRS. Les deux techniques de PMS (herse forestière et scarificateur T26) ont montré des différences dans leur capacité à créer de bons microsites. Sous ces conditions de paludification, les profils élaborés à partir du géoradar, n'ont pas permis de discriminer les différentes couches du sol (organique et minérale) avant et après PMS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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