Dynamique naturelle et aménagement durable de la forêt boréale : apports des modèles basés sur les Transformations de Graphes pour caractériser les trajectoires et fournir des recommandations
Notice bibliographique
Résumé
The boreal forest represents a third of the planet's forest cover, i.e. 400 million hectares in North America and more than double that in Eurasia (Johnson 1992, Shugart et al. 1992). It is one of the largest terrestrial reservoirs of carbon (sequestered mainly in soils and biomass) and therefore plays a part in balancing the planet's climate (Dixon et al. 1994). Since the end of the last ice age, the two disturbances that have governed its natural dynamics have been fires and insect invasions (Johnson 1992, Shugart et al. 1992, Jardon et al. 2003, Hély et al. 2010, Blarquez et al. 2015), but forest cutting has also played a significant role over the last century or so (Gauthier et al. 2015b). In Canada, fires are very intense (crown fires) and destroy standing stands (Johnson 1992), but species have developed very effective regeneration strategies (Gauthier et al. 1996, Ali et al. 2008). Over the last few thousand years, climate change has led to significant changes in fire regimes (frequency and surface area), yet the few species that make up the boreal forest have been maintained (Remy et al. 2017b). In fact, it is on this basis of the impact of natural disturbances that sustainable forest management in Canada has been based for about two decades (Bergeron et al. 1999, Harvey et al. 2002, Gauthier et al.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».