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Enregistrement W2245899068 · doi:10.7202/1034096ar

Prolifération des fougères dans les érablières du Québec : ampleur du phénomène et moyens de le contrer

2015· article· fr· W2245899068 sur OpenAlexafffundvenueabout
Rock Ouimet, Gabriel Weiss, Marie-Josée Lepage

Notice bibliographique

RevueLe Naturaliste canadien · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésPhysicsForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’envahissement des érablières par les fougères est un phénomène de plus en plus fréquent au Québec. Les espèces de fougères envahissantes étudiées ici sont surtout associées à des conditions de drainage imparfait du sol, périodiquement inondé, et à des humus > 14 cm d’épaisseur. L’occurrence de ces espèces de fougères dans les érablières est aussi corrélée à la densité de cerfs de Virginie sur le territoire. Nous avons testé, dans 2 expériences, divers traitements pour favoriser la régénération en érable dans des érablières envahies parDennstaedtia punctilobula. Seule la combinaison du chaulage et soit de la fauche soit de l’écrasement à répétition des fougères a accru considérablement la densité de semis d’érable après 3 à 5 ans, atteignant 15 à 28 semis/m2. L’écrasement à répétition des fougères ou la pose d’ombrières en sous-bois a aussi réduit de 30 % et plus la densité et la hauteur des fougères. Les observations mettent en lumière la dynamique complexe entre l’ouverture du couvert forestier, l’occurrence de fougères envahissantes, les conditions de fertilité du sol et le broutage par les cerfs, qui influencent l’abondance de la régénération en érable dans les érablières.

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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,358

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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