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Enregistrement W7070663090

Potentiel d'utilisation de la diversité fonctionnelle des arbres dans l'aménagement durable des forêts tempérées nordiques et boréales

2018· other· fr· W7070663090 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueClay minerals and soil interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceMinistère de l'Économie, de l’Innovation et des Exportations du Québec
Mots-clésZea maysPopulationPopulation structureEnvironmental factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les attentes de la population en regard de l’aménagement forestier ont évolué graduellement lors des dernières décennies. Alors qu’il était historiquement surtout centré sur l’exploitation de la matière ligneuse, l’aménagement des forêts tend maintenant à valoriser de plus en plus la multiplicité des services fournis par la forêt. De plus, le développement de stratégies d’aménagement forestier adaptées aux changements climatiques et à l’augmentation de la fréquence d’extrêmes climatiques est devenu essentiel pour réduire la vulnérabilité des forêts. Une des principales avenues suggérées est l’utilisation, au sein des stratégies d’aménagement, d’indicateurs de biodiversité qui reflètent le fonctionnement de l’écosystème forestier et sa réponse aux perturbations. Cependant, nos connaissances sur ces relations complexes entre la diversité forestière, le fonctionnement de l’écosystème et sa réponse aux perturbations naturelles et anthropiques demeurent rudimentaires et se doivent d’être approfondies afin de développer des stratégies d’aménagement forestier plus efficaces. L’objectif de ma thèse était d’analyser le potentiel qu’offrent les indicateurs de diversité fonctionnelle des arbres pour un aménagement durable des forêts tempérées nordiques et boréales. Dans mon premier chapitre, j’ai analysé l’impact de l’âge, de la hauteur et du type de couvert sur plusieurs indicateurs de la biodiversité des arbres. Mes analyses démontrent que l’âge des peuplements, un des indicateurs de biodiversité les plus utilisés à une échelle globale, est incapable de capturer une partie importante de la variabilité de la diversité des peuplements forestiers et ne devrait pas être utilisé comme le seul indicateur de biodiversité dans l’aménagement de ces forêts. Dans le deuxième chapitre, j’ai analysé le rapport entre deux indicateurs de diversité fonctionnelle des arbres avant-coupe (la redondance fonctionnelle et la diversité des réponses), et la productivité après coupe du peuplement. Mes résultats mettent en évidence la valeur ajoutée de l’utilisation de la diversité des réponses lors de l’analyse de la productivité après coupe et suggèrent que celle-ci est un bon prédicteur de la productivité de l’écosystème après coupe. Dans le dernier chapitre, j’ai examiné la relation entre trois traits fonctionnels associés à la résistance et à la résilience des arbres à la sécheresse. Mes résultats suggèrent que dans ces forêts, le rapport du poids sec de la feuille à la surface foliaire et la valeur de pression du xylème conduisant à une perte de 50% de sa conductivité par cavitation, influencent la relation entre la sécheresse et la mortalité du peuplement, mais pas sa productivité. Cette thèse démontre l’importance de la relation entre la diversité fonctionnelle des arbres, la productivité du peuplement et la réponse des arbres et des peuplements aux perturbations partielles et totales. Les résultats contribuent à approfondir les connaissances scientifiques sur le lien entre la diversité fonctionnelle et le fonctionnement des écosystèmes, en plus de proposer des mesures d’aménagement forestier basés sur la diversité des arbres qui peuvent mener à une amélioration importante de la résistance et de la résilience des forêts aménagées aux perturbations.

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)0,000
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,254 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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