Partition idéalisée et régionalisée de la composition en espèces ligneuses des forêts françaises
Notice bibliographique
Résumé
Forest tree species strongly influence forest dynamics and management. French forests have the greatest compositional diversity in Europe, which constrains the quantitative analysis of associated wood resources. A partition of French forests according to dominant tree species composition and stratified by biogeographical regions (GRECO) was developed in order to handle this diversity. The partition relies on forest composition as measured by the national forest inventory (2006–2015, > 65,000 plots). It builds on the J-shaped distribution of elementary composition abundance, identifies dominant compositions describing at least 50% of the GRECO's area, and groups minor compositions. An ecological assessment of this partition and its application to the analysis of the growing stock are developed. The partition describes 61.4% of the forest area (66% of the growing stock) according to 29 dominant compositions, demonstrating its efficiency. These compositions revealed the importance of broadleaved mixtures, and of neglected forest strata (pine species in Northern France). Growing stock density appeared lowest in broadleaved compositions (Mediterranean oaks), and highest in some coniferous compositions (silver fir/Norway spruce mixture in mountains). Partitioning highlights the role of ecological contexts and forest management on tree diversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».