Bilan et modélisation de la séquestration du carbone de forêts nourricières du Québec
Notice bibliographique
Résumé
Les changements climatiques sont un enjeu mondial prioritaire. L’augmentation de la concentration atmosphérique des gaz à effet de serre, notamment le CO2, en est responsable. Des causes naturelles ainsi qu’anthropiques peuvent expliquer l’augmentation de la concentration atmosphérique des gaz à effet de serre. Parmi les causes anthropiques se trouve le changement d’affectation des terres. Le changement d’affectation des terres pourrait constituer en la conversion d’une forêt en un espace urbain où des bâtiments y sont construits. Cependant, malgré la construction de bâtiments, l’expansion urbaine laisse fréquemment des terrains vagues, souvent gazonnés, présentant un potentiel pour la séquestration du carbone. Parmi les types d’aménagements pouvant être installés sur ces terrains vagues, les forêts nourricières sont celles qui font l’objet de ce mémoire. Sommairement, les forêts nourricières sont des projets d’agroforesterie urbaine aménagés en îlots comprenant des arbres, des arbustes, des herbacées, des légumes, des couvre-sols et des plantes grimpantes comestibles. Le grand nombre de forêts nourricières au Saguenay-Lac-Saint-Jean représente une opportunité d’établir leur bilan carbone. Ainsi, il a été possible d’établir le bilan du carbone séquestré par la biomasse des arbres, des arbustes et du sol. Il a été aussi possible d’établir le bilan carbone total en plus de modéliser les bilans du carbone séquestré des forêts nourricières sur 100 ans. Pour ce faire, les arbres, les arbustes et le sol de 12 forêts nourricières ont été échantillonnés et des modélisations en utilisant le logiciel MBC-SFC3 ont été réalisées pour chacune d’entre elles. Pour le carbone de la biomasse végétale et le carbone total il a été observé que les plus vieilles forêts nourricières séquestrent davantage de carbone que les terrains vagues gazonnés. Pour le carbone du sol, il a été observé que la plupart des forêts nourricières, surtout en surface, séquestrent davantage de carbone dans le sol que les terrains vagues gazonnés. Cependant, l’ajout de sol riche en carbone lors de la plantation des FN ne permet pas d’obtenir l’apport réel des FN en carbone dans le sol. Les modélisations sur 100 ans montrent que les forêts nourricières ont le potentiel de séquestrer du carbone sur le long terme.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».