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Record W180574290

Réponse de l'épinette noire aux variations de niveau d'eau de lacs du moyen nord du Québec.

2013· article· fr· W180574290 on OpenAlexaboutno aff
Yves Le Bouthillier

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBotany and Plant Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude s'inscrit dans le cadre du projet ARCHIVES, projet plus vaste portant sur la \nreconstitution hydroclimatique millénaire dans le secteur boréal. L'objectif principal de cette \nétude consiste à vérifier si un signal de variation de niveau d'eau lacustre doit être considéré dans \nl'analyse de la croissance des subfossiles de lac d'épinette noire (Picea mariana Mill. BSP.) qui \npourraient servir à reconstituer les températures ou les précipitations à l'échelle du dernier \nmillénaire. \nLe design expérimental tire profit de la présence de lacs dont les niveaux d'eau ont été \nmodifiés par la construction de digues du complexe hydroélectrique de La Grande Rivière et de \nla route Trans-Taïga. Trois types de lacs ont été considérés soit, deux lacs dont le niveau d'eau \nn'a pas été affecté, deux dont le niveau d'eau a été abaissé et deux dont le niveau d'eau a été \nélevé. Dans chaque site, nous avons comparé la croissance moyenne de dix épinettes noires \nriveraines présentant des tiges inclinées vers le lac avec la croissance moyenne de dix épinettes \nde taille semblable situées en retrait en forêt. De même, la croissance entre les épinettes noires \nriveraines des différents types de lacs a été comparée ainsi que la croissance à deux hauteurs \ndans la tige. Aucun changement dans la croissance n'a été observé pour l'ensemble des tiges \nd'épinettes noires, indiquant que les niveaux d'eau ont un effet négligeable sur la croissance. \nDe plus, l'effet de l'immersion sur la croissance annuelle et anatomique de l'épinette noire \na été étudié à l'aide de 16 tiges mortes immergées et 16 tiges vivantes d'intérieur (en forêt). \nL'ensemble des tiges a répondu de façon différente en croissance à deux hauteurs \nd'échantillonnage (50 cm et 4 m du sol) l'année suivant l'inondation du site. L'analyse \nanatomique avec l'imagerie numérique faite sur 4 rayons a démontré que les proportions de bois \nfinal ont augmenté pour l'ensemble des arbres. Ces résultats indiquent que l'inondation \npermanente des arbres sur le site a eu un effet sur leur croissance et le type de bois produit. \n

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.148
Threshold uncertainty score0.298

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.056
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.219 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2013
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