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Enregistrement W2277525798 · doi:10.1522/030332134

Croissance et rendement de la regeneration naturelle d'epinettes noires (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) apres traitements sylvicoles dans les terrains denudes boreaux /

2012· book· fr· W2277525798 sur OpenAlexaboutno aff
Isabelle Delisle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryGeologyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le domaine de la pessière à mousses du Québec présente à certains endroits, des îlots de forêts clairsemés où la densité arborescente est inférieure à 40 %. Ces milieux sont appelés dénudés secs (DS), ils sont fréquemment recouverts de lichens accompagnés d'éricacées et ils représentent 7 % du domaine bioclimatique de la pessière à mousses sous la limite nordique des forêts attribuables. Les dénudés secs sont la conséquence d'accidents de régénération et se créent naturellement à la suite de perturbations naturelles successives. Jusqu'à présent, aucun mécanisme naturel de retour à un peuplement dense ne fut observé. Par contre, plusieurs études ont démontré que le boisement des DS par la régénération naturelle, soit par les semis naturels issus de graines et par la régénération pré-établie, suite à des traitements sylvicoles, était possible, du moins à court terme. L'objectif principal du projet était donc de déterminer l'impact des approches sylvicoles sur la régénération naturelle d'épinette noire des DS afin d'évaluer leur contribution dans les efforts de boisement des DS. Deux dispositifs distincts ont donc été mis en place. Un dispositif en sept blocs aléatoires complets fut installé en 1999-2001, comprenant deux types de peuplements (dénudés secs (DS) et pessières noires à mousses (PM)) ayant subi des traitements sylvicoles (PM coupées et scarifiées et DS scarifiés). Un autre dispositif en cinq blocs aléatoires complets fut installé en 2005, comprenant également deux types de peuplements (DS et PM) ayant subi des traitements sylvicoles (coupé sans scarifiage, coupé avec scarifiage et le scarifiage seul pour les DS seulement). Ces dispositifs visaient à comparer la croissance et le rendement de la régénération naturelle des deux types de peuplements et des différents degrés d'intensité des perturbations en termes de hauteur, de diamètre, d'âge et de biomasse. L'étude a démontré la nécessité du scarifiage afin d'assurer l'installation de semis naturels. Bien que les résultats aient démontré que les semis naturels des DS accusaient un retard de croissance, ils ont également démontré qu'une perturbation plus agressive améliorait cette croissance. Malgré tout, le nombre plus élevé de semis dans les DS a compensé pour leur croissance moindre. Les résultats n'ont pas démontré d'impacts positifs des traitements sylvicoles sur la régénération pré-établie, tant dans les DS que dans les PM. L'étude a permis de démontrer qu'il était possible d'envisager la contribution de la régénération naturelle (soit les semis naturels et la régénération préétablie) dans les efforts de boisement des dénudés secs.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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