Reboisement et dynamique naturelle dans les forêts sub-alpines (Haut-Verdon, Alpes du Sud, France)
Bibliographic record
Abstract
Cette étude s'inscrit dans le courant des recherches sur la restauration des écosystèmes forestiers dégradés. En France, la forêt d'altitude, détruite au cours des siècles à des fins pastorales, a été replantée il y a environ 100 ans afin de stabiliser les sols alors très érodés. Avec presque un siècle de recul, nous avons tenté de dresser un bilan de ces opérations de reforestation pour un site des Alpes du Sud. L'objectif était de faire la part relative des processus naturels de recolonisation et de l'effet des opérations de reboisement (réussite ou échec) sur l'état actuel du couvert forestier près de ses limites supérieures. Deux analyses complémentaires sont mises en œuvre : 1) une analyse de documents d'archives concernant le déroulement du reboisement et l'évolution de la superficie boisée ; 2) une analyse dendrochronologique à la limite supérieure de la forêt et dans les peuplements situés au-dessus, pour évaluer l'âge des arbres et l'impact des principaux facteurs environnementaux sur leur croissance. Les espaces boisés situés au-dessus de la forêt se révèlent être des restes de la reforestation. La plupart des arbres plantés n'ont pas survécu. La régénération naturelle n'a pas pris le relais des plantations. Pourtant, les contraintes climatiques altitudinales ne peu- vent être considérées comme des facteurs limitatifs majeurs de la croissance radiale sur le site. Il semblerait que la cause réelle de cet échec soit le changement de substrat, qui intervient à partir de 2000 m d'altitude. En dessous de cette barre, la restauration de la forêt est un succès, même sur les terrains difficiles à coloniser comme les anciennes prairies. À l'intérieur même des plantations, les processus naturels prennent le relais des opérations de reboisement.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".