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Enregistrement W2292802126 · doi:10.1522/12127334

Essai de modelisation de la regeneration naturelle apres coupe en foret boreale quebecoise /

2001· book· fr· W2292802126 sur OpenAlexaffabout
Boris Dufour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les espèces de la forêt boréale québécoise possèdent des caractéristiques leur permettant, la plupart du temps, de se régénérer adéquatement après récolte de la matière ligneuse, mais dans certaines conditions, la régénération peut être insuffisante. Dans un contexte de préparation d'un plan d'aménagement forestier, nous croyons qu'il serait important toutefois d'évaluer à l'avance les problèmes de régénération, c'est pourquoi nous essayons de prédire la régénération après coupe. Pour y arriver, nous avons tenté de développer un modèle de prédiction basé principalement sur les mécanismes de régénération de 5 espèces arborescentes d'intérêt commercial, soit l'épinette noire (Picea mariana), le sapin baumier {Abies balsamea), le pin gris (Pinus banksiana), le peuplier fauxtremble (Populus tremuloides) et le bouleau à papier (Betula papyrifera). La méthode s'est déroulée en trois étapes, chacune consistant en un essai de prédiction. Au cours du premier essai, une première version du modèle a été construite. Le modèle utilise les tables d'inventaires du ministère des Ressources naturelles du Québec pour connaître la composition d'origine des strates forestières. Puis, les mécanismes de régénération des espèces et les caractéristiques du système de coupe (coupe avec protection de la régénération, débardage par arbre entier) mènent à l'élaboration des prédictions. Les prédictions se font en terme de coefficient de distribution de la régénération (CDR) et tiennent compte de la saison de récolte. Enfin, les prédictions sont confrontées à des données d'inventaires de régénération pour tester leur validité. Un second essai a permis de tester une version améliorée du modèle en utilisant les mêmes données de validation que celles du premier essai. Quant au troisième essai, il visait à faire subir au modèle amélioré de l'essai 2, un test plus rigoureux pour en évaluer la robustesse. Pour ce faire, de nouvelles données d'inventaires de régénération, indépendantes de celles utilisées dans les deux premiers essais, ont servi à valider les prédictions. Les résultats concernant l'épinette noire sont bons, surtout en hiver, où le taux de réussite est de 79%. En été, ce dernier est de 52%. Par ailleurs, les prédictions en sapin sont décevantes (29% en été, 34% en hiver), de même que celles pour le bouleau (42% en été, 48% en hiver). Toutefois, cela a permis de mettre en lumière certaines lacunes dans les connaissances actuelles concernant ces espèces. En ce qui concerne le pin gris (100% en été, 97% en hiver) et le tremble (87% en été, 90% en hiver), les résultats sont excellents. Nous croyons que l'approche développée est capable, moyennant certaines conditions, de mener à la mise sur pied d'un modèle prédictif fiable et applicable à une grande variété de peuplements de la forêt boréale.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2001
Routes d'admission2
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