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Enregistrement W7066482874

Impact de la sévérité de brûlage sur la régénération naturelle de pin blanc et de pin rouge

2024· other· fr· W7066482874 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemisROUGEJack pineForest regeneration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le pin blanc (Pinus strobus L.) et le pin rouge (Pinus resinosa Ait.) ont vu leurs abondances déclinées en raison de l’exploitation forestière, de l’exclusion des feux et de l’altération du régime des feux de forêt depuis l’industrialisation. Le brûlage dirigé est un outil potentiel pour restaurer ces pins, mais il manque de bases scientifiques solides. Pour étudier l’impact du feu sur la régénération des pins, nous avons sélectionné des régions dans les provinces canadiennes du Québec et de l’Ontario qui ont connu des feux naturels et brûlages dirigés entre 2016 et 2018 ’. Notre objectif était d'évaluer les conditions optimales pour le succès de régénération des semis de pin blanc et de pin rouge dans leur aire de répartition septentrionale, à la suite d’un brûlage dirigé. Nous avons émis l’hypothèse d’une densité de semis plus élevée en cas de sévérité moyenne des feux, de forte mortalité des arbres, d’abondance suffisante de pins semenciers, de lumière adéquate et de réduction de la compétition de la strate de sous-bois. En 2021, nous avons collecté des données sur la densité des semis et les conditions forestières dans 22 parcelles brûlées et 7 sites non brûlés. Nous avons constaté des corrélations négatives entre la sévérité des feux et la profondeur de la couche organique, de même qu’avec la survie des arbres et des gaules ainsi qu’une association positive entre la sévérité et la compétition du sous-bois. Les pins semenciers matures ont survécu jusqu’à une sévérité moyenne à élevée. Les densités de semis de pins variaient de 0 à 145 500 semis∙ha-1, avec une tendance quadratique significative (R2 de 0.38), culminant à des sévérités modérées. Grâce à un processus de sélection de modèles en trois étapes, nous avons identifié la sévérité des feux et les variables de texture du sol expliquant 64% de la variabilité de la densité des semis. Notre étude souligne le rôle des sources de semences, des conditions du lit de germination et de la sévérité des feux dans le succès de la régénération des pins après un incendie. Elle offre des perspectives aux gestionnaires forestiers sur où et comment réaliser des brûlages dirigés pour accroître la proportion de ces espèces de pins dans les forêts septentrionales du Nord-Est américain et ainsi rétablir les écosystèmes qui en dépendent.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,271 · 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'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
Publié2024
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