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Enregistrement W7042788764

Quantification des écarts de volumes de bois entre ceux prévus par les courbes de rendement utilisées dans le calcul de possibilité forestière et ceux disponibles à la récolte dans un avenir rapproché.

2023· other· fr· W7042788764 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2023
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeDebitageAlluvion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La planification forestière au Québec est arrivée à un point d’inflexion déterminant en passant des étendues de forêts naturelles à un paysage forestier marqué d’une empreinte d’interventions humaines. En termes d’approvisionnement en matière ligneuse, cette transition constitue le socle de la planification forestière. Le calcul de possibilités forestières (CPF) est à son tour, le moteur de l’industrie forestière. Ce calcul influence largement les orientations et les politiques forestières et occupe une place centrale dans le processus de la planification forestière. C’est un exercice de modélisation qui permet de déterminer les quantités de bois annuelles qu’on peut récolter de manière durable. Il est alimenté de différentes sources d’information à savoir : les inventaires terrain, la stratification des peuplements forestiers, les modèles de croissance et de rendements qui projettent le volume dans le temps et les stratégies sylvicoles. Le choix des modèles de croissance ou de rendement influencerait largement les résultats du calcul. L’objectif de cette étude était de quantifier les écarts entre les volumes prédits par les courbes de rendement utilisées dans le CPF (2010-2015) de la FERLD et les volumes réellement rencontrés sur le terrain. Pour cela, tous les peuplements ayant fait l’objet d’une coupe dans le passé et qui date des années 80-90 ont été sélectionnés. Ensuite, on a suivi la même démarche utilisée dans le CPF (2010-2015) afin d’identifier les séries d’aménagement. Deux approches d’évaluation ont été utilisées. Une approche dite qualitative à l’aide des sorties graphiques et une autre quantitative à travers des approches statistiques afin de quantifier, pour chaque série d’aménagement, l’écart entre le volume prédit par la courbe de rendement assignée à la série et le volume réel rencontré sur le terrain. Nos résultats montrent que les estimations du volume par les courbes de rendement utilisées dans ce calcul sont relativement cohérentes pour 5 séries d’aménagement sur 8, à savoir : Pl Pin gris, Ct tremblaie, Ct forêt mélangée, Pl Épinette blanche et les Pl de mélèze. Ces séries contribuent ensemble à 66% des volumes à maturité. Nous avons également dressé un portrait général des principales sources d’incertitude qui encombrent ce calcul. Plus précisément, les sources d’incertitude sont liées à : l’inventaire terrain, la stratification des peuplements forestiers, le regroupement des strates d’inventaire en strates d’aménagement puis en séries d’aménagement et les modèles de croissance et de rendement qui permettent de projeter le volume dans ces séries à la suite d’un traitement sylvicole. Il convient de souligner que notre étude, en nous appuyant sur la littérature existante, s’est principalement axée sur la discussion de ces sources d’incertitudes sans en procéder à une analyse formelle. Le suivi rigoureux d’une telle démarche est essentiel afin de valider les modèles utilisés et garantir à long terme l’approvisionnement de l’industrie.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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