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Enregistrement W2940659993

L'effet du patron de répartition des coupes et des variables du milieu sur les pertes par chablis dans les lisières : cas de la pessière à mousses de l'Est

2008· article· fr· W2940659993 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Déraps

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La coupe mosaïque est l’une des approches utilisées dans l’aménagement des forêts du Québec afin de diminuer l’impact des coupes à blanc et d’augmenter la rétention de forêts matures. Or, l’impact de cette méthode sur les dommages causés par le vent est méconnu. Cette étude cherche donc à définir l’effet du patron de dispersion des coupes et des variables du milieu sur l’incidence du chablis dans les lisières. Le territoire soumis à l’étude est situé environ à 150 kilomètres au nord du lac Saint-Jean (Québec, Canada) à l’intérieur du sous domaine de la pessière à mousse de l’est. Le chablis a donc été inventorié dans les lisières boisées d’un secteur de coupe conventionnel et dans un secteur en mosaïque, à l’aide de parcelles échantillons de 10 mètres par 50 mètres. L’inventaire de terrain a été appuyé par un inventaire cartographique afin d’évaluer le chablis à l’échelle du patron de coupe. Ainsi, la photo interprétation du chablis en bordure de coupe a été réalisée à partir de photographies aériennes 1 : 10 000. Suite aux analyses, les variables explicatives à l’échelle de la lisière sont l’espacement, la hauteur, le type de lisière, la composition forestière et le diamètre. Les données de la photo interpétation permettent ensuite d’estimer les pertes de volume associées à chaque patron de coupe. Sur une profondeur de 30 mètres dans les lisières, la coupe conventionnelle subit une perte supérieure de 10%. Les conséquences pour l’aménagement sont finalement discutées.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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