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Record W1548824583

Impact de la grande oie des neiges sur les marais à scirpe de l'estuaire du Saint-Laurent, Québec

2009· article· fr· W1548824583 on OpenAlexaboutno aff
Mariane Girard

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicAeolian processes and effects
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Grande Oie des Neiges (GON) est un oiseau migrateur qui fait halte dans les marais à scirpe américain (Schoenoplectus americanus) de l'estuaire du St-Laurent au printemps et à l'automne. Les oies s'y nourrissent principalement des rhizomes du scirpe. Depuis les années 80, la population connaît une croissance et des études réalisées dans les années 90 avaient montré que leur utilisation des marais dépassait la capacité de support du milieu. Afin d'évaluer si la situation s'était aggravée et pour bien caractériser l'effet du broutement des oies, un protocole expérimental, incluant l'établissement de parcelles permanentes et la pose d'exclos, a été mis en place dans quatre marais de l'estuaire: Cap Tourmente et Montmagny en 2004, l'Île-aux-Grues et Cap St-Ignace en 2005. Ces cages qui empêchaient les oies de brouter étaient installées avant leur arrivée au printemps et enlevées après leur départ à l'automne. À chaque été, un inventaire de la végétation a été fait dans les exclos et dans les parcelles témoins broutées. En utilisant des équations allométriques reliant la masse et la hauteur des tiges, la biomasse aérienne a pu être calculée pour chaque parcelle de façon non destructive. Ces équations allométriques ont été développées en 2007 et validées à l'aide d'un échantillonnage destructif. Suite à cette validation, des facteurs de correction ont été établis puisque l'échantillonnage non destructif surévaluait les biomasses aériennes réelles. Certains facteurs biophysiques ont également été étudiés au cours de 2007 dans tous les marais afin d'évaluer leur impact sur la biomasse: la sédimentation, le type de substrat, le temps de submersion et pour Cap Tourmente, les éléments nutritifs contenus dans les sédiments. La biomasse aérienne a augmenté significativement dans les exclos de tous les marais au cours de l'étude, tandis qu'elle n'a pas varié dans les parcelles témoins. Cette différence était attribuable surtout à l'augmentation de la densité des tiges et non à la biomasse des tiges individuelles dont la hauteur a peu varié dans le temps. Après quatre ans d'exclusion des oies, la biomasse aérienne était 104 et 128% plus élevée dans les exclos que dans les témoins à Cap Tourmente et Montmagny, respectivement. À Cap St-Ignace et à l'Île-aux-
\nGrues, les différences étaient de 29 et 66%, respectivement, après trois ans d'exclusion. Il y avait une relation significative entre la biomasse aérienne et souterraine du scirpe ce qui indique que l'effet du broutement observé grâce à l'échantillonnage de la végétation aérienne a aussi un effet sur la biomasse souterraine qui contribue à l'alimentation des oies et à la production du scirpe. Finalement, les analyses de régression multiple ont montré qu'à Cap Tourmente, le phosphore organique et l'effet du broutement des oies étaient les deux variables explicatives de la variation de la biomasse aérienne du scirpe américain. Lorsque tous les marais étaient considérés, seul l'effet du broutement des oies expliquait la biomasse aérienne du scirpe. En conclusion, les résultats obtenus entre 2004 et 2007 confirment les différences observées au cours des années antérieures et montrent que les oies ont encore un impact sur les marais à scirpe. Elles maintiennent la productivité des marais à scirpe à un niveau faible par rapport à leur potentiel mais encore stable, comme observé par Giroux et Bédard (1987a) il y a plus de vingt ans. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Grande Oies des Neiges, Scirpe américain, Sagittaire, Zizanie aquatique, marais, biomasse, productivité.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.436
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.182
Teacher spread0.174 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2009
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