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Enregistrement W1548824583

Impact de la grande oie des neiges sur les marais à scirpe de l'estuaire du Saint-Laurent, Québec

2009· article· fr· W1548824583 sur OpenAlexaboutno aff
Mariane Girard

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Grande Oie des Neiges (GON) est un oiseau migrateur qui fait halte dans les marais à scirpe américain (Schoenoplectus americanus) de l'estuaire du St-Laurent au printemps et à l'automne. Les oies s'y nourrissent principalement des rhizomes du scirpe. Depuis les années 80, la population connaît une croissance et des études réalisées dans les années 90 avaient montré que leur utilisation des marais dépassait la capacité de support du milieu. Afin d'évaluer si la situation s'était aggravée et pour bien caractériser l'effet du broutement des oies, un protocole expérimental, incluant l'établissement de parcelles permanentes et la pose d'exclos, a été mis en place dans quatre marais de l'estuaire: Cap Tourmente et Montmagny en 2004, l'Île-aux-Grues et Cap St-Ignace en 2005. Ces cages qui empêchaient les oies de brouter étaient installées avant leur arrivée au printemps et enlevées après leur départ à l'automne. À chaque été, un inventaire de la végétation a été fait dans les exclos et dans les parcelles témoins broutées. En utilisant des équations allométriques reliant la masse et la hauteur des tiges, la biomasse aérienne a pu être calculée pour chaque parcelle de façon non destructive. Ces équations allométriques ont été développées en 2007 et validées à l'aide d'un échantillonnage destructif. Suite à cette validation, des facteurs de correction ont été établis puisque l'échantillonnage non destructif surévaluait les biomasses aériennes réelles. Certains facteurs biophysiques ont également été étudiés au cours de 2007 dans tous les marais afin d'évaluer leur impact sur la biomasse: la sédimentation, le type de substrat, le temps de submersion et pour Cap Tourmente, les éléments nutritifs contenus dans les sédiments. La biomasse aérienne a augmenté significativement dans les exclos de tous les marais au cours de l'étude, tandis qu'elle n'a pas varié dans les parcelles témoins. Cette différence était attribuable surtout à l'augmentation de la densité des tiges et non à la biomasse des tiges individuelles dont la hauteur a peu varié dans le temps. Après quatre ans d'exclusion des oies, la biomasse aérienne était 104 et 128% plus élevée dans les exclos que dans les témoins à Cap Tourmente et Montmagny, respectivement. À Cap St-Ignace et à l'Île-aux-
\nGrues, les différences étaient de 29 et 66%, respectivement, après trois ans d'exclusion. Il y avait une relation significative entre la biomasse aérienne et souterraine du scirpe ce qui indique que l'effet du broutement observé grâce à l'échantillonnage de la végétation aérienne a aussi un effet sur la biomasse souterraine qui contribue à l'alimentation des oies et à la production du scirpe. Finalement, les analyses de régression multiple ont montré qu'à Cap Tourmente, le phosphore organique et l'effet du broutement des oies étaient les deux variables explicatives de la variation de la biomasse aérienne du scirpe américain. Lorsque tous les marais étaient considérés, seul l'effet du broutement des oies expliquait la biomasse aérienne du scirpe. En conclusion, les résultats obtenus entre 2004 et 2007 confirment les différences observées au cours des années antérieures et montrent que les oies ont encore un impact sur les marais à scirpe. Elles maintiennent la productivité des marais à scirpe à un niveau faible par rapport à leur potentiel mais encore stable, comme observé par Giroux et Bédard (1987a) il y a plus de vingt ans. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Grande Oies des Neiges, Scirpe américain, Sagittaire, Zizanie aquatique, marais, biomasse, productivité.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2009
Routes d'admission1
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