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Record W1752108492 · doi:10.7202/033033ar

Le couvert végétal du Québec-Labrador il y a 6000 ans BP : essai

2007· article· fr· W1752108492 on OpenAlexvenueaboutno aff
Pierre J. H. Richard

Bibliographic record

VenueGéographie physique et Quaternaire · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicGeology and Paleoclimatology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyForestryArtGeology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une carte du couvert végétal du Québec-Labrador est proposée pour l'époque des 6000 ans BP, à partir des données paléopalynologiques et paléobotaniques. Une Toundra arbustive dense s'interposait entre les mers de Tyrrell ou d'Iberville et les glaces résiduelles qui occupaient alors plus de 100 000 km 2 en Ungava (Nunavik) et jusque dans la région de Schefferville. Étroite au sud des glaciers, cette Toundra s'étalait à l'est des glaces sur plus de 400 km jusqu'à la mer du Labrador, au nord du 54° de latitude. La limite des arbres s'établissait donc alors à peu près au centre de l'actuelle zone de Taïga (Forêt boréale ouverte), mais la limite nord de la Forêt fermée correspondait déjà à peu près à la position moderne. Comme la Toundra, la Taïga de l'époque était arbustive, plus dense et plus diversifiée qu'actuellement, sans doute en raison d'un climat favorable, mais aussi d'une plus grande richesse des sols en éléments nutritifs. Les domaines forestiers méridionaux des Pessières, des Sapinières et des Érablières atteignaient dans l'ensemble les limites modernes de leur aire de peuplement, mais l'abondance de certaines essences compagnes différait le plus souvent de l'actuelle. Ces différences sont attribuables 1) à une migration tardive de certaines essences, telles le pin gris (Pinus banksiana) dans les Pessières occidentales ou le hêtre à grande feuilles (Fagus grandifolia) dans les Érablières, 2) à une incidence généralement plus faible des feux naturels, 3) à un entourbement moindre des stations hydriques, et 4) à un climat dans l'ensemble plus clément. L'analyse régionale permet d'identifier des gradients et des champs phytogéographiques plus nuancés éventuellement influencés par le climat, notamment en zones montagnardes et subalpines.

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)0.002
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 score0.425
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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 head0.013
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.224 · 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".

Quick stats

Citations47
Published2007
Admission routes2
Has abstractyes

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