Bibliographic record
Abstract
La succession arborée a été étudiée à partir d'observations directes pour deux régions écologiques de l'ouest du Québec (région de l'Abitibi) : la pessière à mousse et la sapinière à bouleau blanc. Les données utilisées sont issues des bases SIFORT (MRNA-SOPFEU-SOPFIM)(Système d'Information FORestière par Tesselles). Ces \nbases fournissent pour chaque tesselle (d'une superficie de 14 ha) le type de peuplement, l'âge, et les données abiotiques qui lui sont associées (dépôt de surface, \ndrainage) pour trois inventaires (1969, 1985, 1994). Des matrices de transitions entre le deuxième et le troisième inventaire ont été construites pour déterminer les \ntaux de transition entre les différentes étapes de la succession. Ceci a permis de confirmer qu'il y a bien mise en place des processus de succession arborée en forêt \nboréale comme démontré à partir des études basées sur des chronoséquences. À partir de trois classes de fertilité, le temps de persistance des peuplements pionniers \ndans la mosaïque forestière a été calculé ainsi que la vitesse de succession. Les résultats obtenus indiquent que la succession est plus rapide sur les sites fertiles que sur les sites pauvres. La diminution de la proportion des peuplements pionniers au sein de la mosaïque est rapide lors du premier siècle suivant l'initiation des peuplements. Par la suite la diminution est plus lente et les peuplements pionniers persistent dans la mosaïque à un très faible taux. Du point de vue des régions écologiques, des différences au niveau des chemins de successions ont été mises en évidence. En pessière à mousse, les peuplements convergent vers des peuplements purs d'épinettes alors qu'en sapinière à bouleau blanc, il y a convergence vers des peuplements de sapins ou d'épinettes. Des limites à l'utilisation des bases SIFORT pour l'étude de la succession arborée ont été mises en évidence. Ainsi ces bases ne permettent pas de différencier les peuplements pionniers mixtes des peuplements mixtes de milieu de succession de même composition. De plus, les erreurs dues à la photo-interprétation peuvent avoir une influence directe sur les taux de transition calculés. Globalement, les bases SIFORT restent un outil important pour l'étude de la succession à partir d'observations directes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".