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Enregistrement W7026484280

Abondance et impact des espèces concurrentes sur la régénération résineuse après coupe avec protection de la régénération dans un secteur de la forêt boréale du Québec

2019· other· fr· W7026484280 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiquePolynomial and algebraic computation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisWork safetyEpidemiological surveillance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous avons mené une étude pour identifier les situations où les éricacées et des feuillus causent des problèmes de compétition aux conifères en forêt boréale. Pour ce faire, nous avons lié les données d’un inventaire de régénération réalisé entre 2007 et 2011 à des données portant sur l’hypsométrie, la classification écologique, les sols et les peuplements forestiers avant la récolte. Nous avons analysé cet assemblage de données pour étudier les relations entre la végétation concurrente et les variables associées à la récolte et à l’environnement, puis nous avons estimé la probabilité d'observer une couverture d'espèces concurrentes donnée en fonction de ces variables. De plus, en 2015, nous avons rééchantillonné une partie des sites pour évaluer l'impact temporel de différents niveaux de compétition sur le coefficient de distribution (c.d.), la vigueur et la surface terrière de la régénération résineuse, là où elle était marginale tôt après la coupe. L’analyse des données de l’inventaire de 2007 à 2011 montre, qu’après une coupe avec protection de la régénération et des sols, les éricacées et les feuillus ne sont pas associés aux mêmes types de milieux. Les éricacées se retrouvent surtout dans des milieux moins productifs associés à l’épinette noire et au pin gris. La distinction entre les milieux propices aux feuillus commerciaux intolérants à l’ombre et aux feuillus non commerciaux est moins nette puisqu’ils répondent souvent de façon semblable à une même variable. L’analyse des données de l’inventaire de 2015 montre une amélioration significative du c.d. lorsque les niveaux de compétition des feuillus commerciaux intolérants à l'ombre sont faibles (c.d. 0-40%) et lorsque les niveaux de compétition des éricacées sont modérés (c.d. 26-75%). Les différents types et intensités de compétition ne semblent pas affecter la vigueur ni influencer la surface terrière de la régénération résineuse de 9 à 14 ans après la coupe.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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