Aspen dynamics after harvesting in boreal coniferous forest of Northwestern Quebec
Bibliographic record
Abstract
Des études antérieures ont montré que les trembles (Populus tremuloides Michx) envahissaient progressivement les peuplements auparavant dominés par les conifères après la récolte. Les pratiques de récolte créent des perturbations sur une large gamme d'échelles spatiales et d'intensités, et on ne sait pas comment les différentes pratiques favorisent l'invasion des trembles dans les forêts des épinettes noires (Picea mariana). Une meilleure compréhension de la façon dont les traitements sylvicoles affectent le recrutement des trembles dans les peuplements de conifères est nécessaire pour pouvoir modifier nos pratiques d'aménagement forestier afin d'éviter ce problème. Le tremble étant une espèce clonale qui a la capacité de se régénérer de façon végétative ou sexuée, il est également important de connaitre l'impact des pratiques forestières sur la diversité génétique et génotypique de l'espèce. L'objectif principal de ce travail était d'étudier la relation entre les différents niveaux d'intensité de récolte (CPRS avec scarification du sol [CPRS-S], coupe avec protection de la régénération et des sols [CPRS] et coupe partielle [CP]), sur le mode de recrutement (végétatif ou sexué) et la densité post-récolte des trembles, et enfin sur les diversités génétiques et génotypiques des trembles envahissant les peuplements de conifères récoltés. Il a également été testé comment l'épaisseur de la matière organique (LFH), la classe de drainage, le pourcentage de couverture de débris ligneux et d'arbustes affectaient la densité et le mode de régénération des trembles dans les forêts de conifères. Le mode de recrutement des trembles a été déterminé par l'analyse dendrochronologie et cinq loci microsatellites ont été utilisés pour identifier et caractériser la diversité génétique et clonale post-récolte. La densité de la régénération des trembles a varié significativement entre les trois traitements de récolte, mais elle était sans rapport avec le gradient d'intensité de la perturbation. La grande majorité de la régénération était issue de semis dans deux méthodes de récolte (CPRS-S et CPRS), alors qu'elle était issue du drageonnement dans le traitement CP. Même si les variables environnementales (épaisseur LFH, la classe de drainage et le pourcentage de couverture des arbustes) ont influencé significativement la densité et le mode de régénération des trembles, elles n'expliquaient que très peu de la variation et étaient donc inefficaces pour prédire la densité des trembles et leur mode de régénération. Des niveaux élevés de variabilité génétique et génotypique ont été observées dans tous les traitements de récolte, et cette variabilité était équivalente entre les traitements de récolte ainsi qu'entre les modes de recrutement des trembles, sexué ou végétatif. Nous concluons que les différences dans les modes de recrutement des trembles et la densité post-récolte étaient davantage liés aux conditions de pré-récolte plutôt qu'à l'intensité de la récolte. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : dynamique peuplier faux-tremble, invasion tremble, structure génétique, diversité génotypique, peuplier faux-tremble
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".