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Enregistrement W4412698715 · doi:10.1016/j.foreco.2025.123044

Riparian vegetation variability in natural boreal forests: Lessons for delineating functional forested strips at the margin of aquatic habitats

2025· article· en· W4412698715 sur OpenAlexafffundabout
Philippe Janssen, Audrey Comtois, Marcel Darveau, Bérenger Bourgeois, David Pothier, Monique Poulin

Notice bibliographique

RevueForest Ecology and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Resources CanadaHydro-QuébecFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesOntario Ministry of Natural Resources and ForestryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDucks Unlimited Canada
Mots-clésRiparian zoneHabitatTaigaEcologyBorealEnvironmental scienceVegetation (pathology)Riparian forestNatural (archaeology)GeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Riparian zones are biodiversity hotspots that play a fundamental role in the functioning of aquatic habitats. In logged boreal forests, the common practice is to maintain a fixed width of vegetation along rivers and lakes, without any other protective measures, and often neglecting small streams and ponds. To preserve the ecosystem services provided by riparian zones, management practices need to better integrate the natural variability in vegetation attributes along the lateral connectivity gradient in different hydrogeomorphic contexts. This study compared patterns of plant diversity and composition at the margin of five aquatic habitats, in four ecoregions of the Canadian boreal forest. Our results showed that species richness, the mean values for wetness requirements and the magnitude of changes in taxa composition decreased consistently along the lateral gradient, but that this effect was mediated by hydrogeomorphic settings. Specifically, we highlighted significant interactions between distance or elevation difference from the waterline and ecoregions or aquatic habitats, showing that the structure and extent of riparian vegetation along the local topographic gradient are shaped differently by the regional (climate) and hydrogeomorphic (flow regime) contexts. In addition, model ranking revealed that elevation difference best predicted changes in riparian vegetation structure and composition than distance from the waterline. For delineating functional forested strips, our results revealed thus the importance of taking into account both elevation and distance criteria but also of modulating the spatial extent of these strips according to the regional climatic context and the types of aquatic habitat.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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