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Enregistrement W7042316694

Optimisation de la densité de reboisement en fonction des grades de qualité des bois sciés

2021· other· fr· W7042316694 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésStatistical analysisContext (archaeology)Social impact
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Des semis mis en terre aux produits sciés, la création de richesse guide les efforts du sylviculteur, l'objectif étant de générer des revenus qui surpassent les coûts de plantation et d'entretiens. Au début de ce processus, le choix de la densité de reboisement constitue une étape décisive quant à l'évolution des caractéristiques dendrométriques et qualitatives des arbres. La taille de la plus grosse branche du premier « 5 m » de l'arbre est un élément important du déclassement visuel du bois de sciage, et peut être considérablement affectée par les scénarios sylvicoles. Cette étude a analysé l'influence de trois facteurs, que sont l'espacement initial, l'indice de qualité de station et la position sociale de l'arbre dans le peuplement, sur le grade du bois dans les plantations non éclaircies d'épinette blanche [Picea glauca (Moench) Voss], d'épinette noire [Picea mariana (Mill.) BSP] et de pin gris [Pinus banksiana Lamb] au Québec, Canada. L'objectif principal était d'acquérir une meilleure compréhension du lien entre la qualité future du bois scié et le choix de l'espacement initial des plantations. Un objectif secondaire était aussi de déterminer si un indice de qualité de station plus élevé et un statut social supérieur de l'arbre au sein du peuplement affectent les qualités de bois produites à partir de la première grume de 5 m à la base de la tige. Les traitements d'espacement initiaux comportaient une large gamme de densités de plantation, allant de 1111 à 4444 tiges ha-1. Un total de 2657 arbres provenant de 149 sites a été échantillonné, avec une moyenne d'âge de peuplement de 26 ans. La plus grosse branche ainsi que le statut ont été enregistrés pour le développement du modèle. L'analyse des données a alors permis d'identifier que la position sociale de l'arbre dans le peuplement (dominant, codominant, intermédiaire), l'indice du site et la densité du peuplement constituaient des variables clés affectant la taille de la branche, et donc, par voie de conséquence, impactaient les qualités du bois. Les résultats de l'étude ont aussi montré un taux de déclassement visuel plus élevé pour les planches de bois de petite dimension (c.-à-d. 2x4) que pour les planches plus grandes (2x6), toutes provenant de plantations de conifères au Québec, Canada. Enfin, il a été constaté davantage de déclassements pour le pin gris que pour les épinettes blanches et noires, en particulier lorsque la densité de plantation diminuait en dessous de 2000 tiges par ha.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2021
Routes d'admission2
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