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Enregistrement W3126319479 · doi:10.71781/13260

Modélisation spatiale des stocks en carbone, azote et phosphore des tourbières laurentiennes

2019· dissertation· fr· W3126319479 sur OpenAlexaboutno aff
Philippe Major

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Stratigraphy of Fossils
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les tourbières ont accumulé des quantités importantes de matière organique (tourbe) depuis le début de l’Holocène. La tourbe séquestre des quantités de carbone (C), d’azote (N) et de phosphore (P) substantielles à l’échelle globale. Cependant, très peu d’études ont estimé les stocks de ces nutriments à l’échelle régionale. De plus, les estimations actuelles sont souvent obtenues sans considérer la variabilité des profondeurs de tourbe et les variables biophysiques et physiques qui dictent la capacité de stockage en nutriments. Ce mémoire vise à estimer les stocks en C, N et P des tourbières d’une région du sud du Québec en modélisant les variations de profondeurs de tourbe et en identifiant quelles variables biophysiques et physiques expliquent la capacité de stockage en nutriments des différents types de tourbières. Le sondage manuel des sites d’études a révélé des différences significatives de profondeurs de tourbe entre les types de tourbières. La profondeur moyenne de tourbe obtenue pour les tourbières ombrotrophes était de 4,4 m alors que celles des tourbières minérotrophes et forestières étaient respectivement de 2,3 et 2,0 m. Les profondeurs ont été modélisées par interpolation spatiale pour chaque bassin d’accumulation de tourbe. La relation entre la superficie des tourbières et les stocks en C était significativement différente entre les tourbières ombrotrophes et les tourbières minérotrophes et forestières. Aucune variable étudiée ne permettait de discriminer les stocks en N et P selon le type de tourbière. Les stocks en C, N et P de la tourbe ont été extrapolés pour la région en utilisant la superficie des tourbières et estimés à 5,65 Tg C, 230,5 Gg N et 21,8 Gg P. Mes travaux ont démontré que l’hétérogénéité du bassin d’accumulation et les caractéristiques de surface influencent les stocks en C, N et P contenus dans la tourbe.

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)0,001
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 enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,168 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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