Effets d’héritage de traitements sylvicoles sur la régénération naturelle postincendie de Picea mariana et Pinus banksiana dans la pessière à mousse de la forêt boréale québécoise
Notice bibliographique
Résumé
In Québec, the large wildfires of 2023 were particularly devastating in managed boreal forests, especially in stands originating from clearcuts. These mostly just-mature stands faced high risks of postfire regeneration failure. Many of them had nonetheless undergone silvicultural treatments, such as precommercial thinning and planting, to enhance yield. This study evaluates the postfire legacy effects of these treatments on Picea mariana (black spruce) and Pinus banksiana (jack pine) in the boreal forest. Natural regeneration was assessed across five silvicultural scenarios in 89 stands within the Lebel-sur-Quévillon fires, two years after the events. We found that 30–50-year-old forests showed high regeneration failures due to insufficient stand maturity at the time of the fires. Overall, jack pine regeneration exceeded that of black spruce, and silvicultural scenario effects differed by species. Jack pine plantings appeared particularly effective in accelerating stand maturity, whereas only mature forests reached sufficient regeneration thresholds for black spruce. The forestry sector will need to adapt toward more sustainable practices compatible with the emerging climate regime to cope with increasingly frequent fires.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».