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Enregistrement W7028184193

Dynamique spatio-temporelle des forêts dans l’écotone boréal-tempéré en réponse aux changements globaux

2020· dissertation· fr· W7028184193 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology, Conservation, and Geographical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransition timeESPACEWelfare systemWestern europe
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le principal objectif de ma thèse était de comprendre et de quantifier l’effet combiné du changement climatique récent et des perturbations sur la dynamique des communautés forestières de l’écotone boréal-tempéré au cours des dernières décennies. Pour ce faire, j’ai analysé les changements au niveau de la composition en espèces, de la dynamique de transition et du recrutement dans les forêts du Québec de 1970 à 2018. 
\n
\nDans le premier chapitre, j’ai montré que les perturbations naturelles et anthropiques étaient les principaux moteurs des changements de composition, i.e. la diversité β temporelle. Malgré la prévalence des perturbations, l’analyse des traits écologiques de la communauté a révélé une thermophilisation des forêts à travers le Québec, i.e. une augmentation des espèces de climat chaud au détriment des espèces de climat froid. Ce phénomène de thermophilisation a même été amplifié par les perturbations modérées, soulevant une nouvelle question : si les perturbations peuvent favoriser une telle réorganisation des communautés, pourraient-elles catalyser un basculement des forêts vers des états alternatifs ? 
\n
\nLe second chapitre a apporté des réponses à cette question en analysant la dynamique de transition des forêts du Québec avec un modèle à quatre états, soit boréal, mixte, tempéré et pionnier. La dynamique de transition était principalement influencée par les perturbations et secondairement par le climat et les conditions édaphiques. Les perturbations majeures ont entraîné surtout des transitions vers l’état pionnier, tandis que les perturbations modérées ont favorisé les transitions de mixte à tempéré. À long terme, les perturbations modérées pourraient catalyser un déplacement plus rapide de l’écotone boréal-tempéré vers le nord sous l’effet du changement climatique. Toutefois, le recrutement des espèces tempérées a joué un rôle négligeable dans cette dynamique comparativement aux processus de mortalité et de croissance. 
\n
\nLes deux premiers chapitres s’appuient sur des analyses de l’évolution des communautés d’arbres matures. Cependant, pour comprendre la dynamique forestière, une analyse de la dynamique de régénération est nécessaire, étude que j’ai menée au troisième chapitre. J’ai d’abord mis en lumière des déplacements de plusieurs kilomètres vers le nord pour les gaulis de Acer rubrum, Acer saccharum et Betula alleghaniensis dans les forêts non perturbées. Toutefois, sous l’influence des perturbations modérées, seuls les Acer spp. ont migré ; aucune espèce ne s’est déplacée sous l’influence des perturbations majeures. En revanche, les gaulis de Fagus grandifolia n’ont pas du tout migré. Bien que les coupes partielles aient favorisé une augmentation du recrutement des quatre espèces, elles n’ont pas entraîné de migration plus au nord, possiblement parce que le recrutement était freiné par une faible capacité de dispersion, une forte compétition par les espèces boréales et des conditions édaphiques défavorables. 
\n
\nDans l’ensemble, mes résultats ont souligné que les communautés forestières de l’écotone boréal-tempéré répondent déjà au changement climatique récent et que les perturbations accélèrent cette réponse. En effet, le réchauffement érode la résilience des forêts mixtes tandis que les perturbations éliminent les espèces boréales en place, ce qui accélère le processus de succession et facilite l’établissement des espèces tempérées.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0130,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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'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
Publié2020
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