Évolution des forêts québécoises au regard des habitats fauniques : analyse des grandes tendances sur trois décennies
Notice bibliographique
Résumé
As forest management intensified between the 1970s and the 1990s, we tested the prediction that three forest attributes, likely essential for some wildlife species, became rarer during this time interval: old (> 100 years) stands, dead wood and woody species diversity. We used a network of about 7000 permanent plots, surveyed at least three times, for determining trends followed by these variables during the last three decades of the 20th century. We stratified our analysis according to the six vegetation domains of the southern half of Québec where forest management occurs, i.e., from the sugar maple-bitternut to the spruce-moss domain. The proportion of old stands clearly diminished only in the western part of the sugar maple- and balsam fir-yellow birch domains. However, stands composed of old trees were already very scarce during the 1970s everywhere except in the spruce-moss domain where they could have increased in importance during the study period. Snags tended to become rarer only in the western part of sugar maple- and balsam fir-yellow birch domains whereas their abundance increased elsewhere, sometimes substantially, because of the spruce budworm epidemic that affected Québec between 1975 and 1990. Results suggest that tree diversity was impoverished in the two southernmost forest domains; the same tendency existed also for saplings, particularly because of intense browsing by white-tailed deer. In the boreal forest, the spruce budworm epidemic favoured sapling diversity during the 1980s and 1990s. Our analysis indicates that we must: 1) quickly exclude some typical old stands from forest management in all vegetation domains; 2) determine if some woody species became rarer in forest stands of southern Québec; 3) identify which elements of the forest fauna depend on old stands, rare tree species and senescent trees, and 4) continue to monitor the trend of dead wood present in Québec forests. Key words: conservation, forest, harvest, management, Québec, wildlife
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».