Essai de modelisation de la regeneration naturelle apres coupe en foret boreale quebecoise /
Bibliographic record
Abstract
Les espèces de la forêt boréale québécoise possèdent des caractéristiques leur permettant, la plupart du temps, de se régénérer adéquatement après récolte de la matière ligneuse, mais dans certaines conditions, la régénération peut être insuffisante. Dans un contexte de préparation d'un plan d'aménagement forestier, nous croyons qu'il serait important toutefois d'évaluer à l'avance les problèmes de régénération, c'est pourquoi nous essayons de prédire la régénération après coupe. Pour y arriver, nous avons tenté de développer un modèle de prédiction basé principalement sur les mécanismes de régénération de 5 espèces arborescentes d'intérêt commercial, soit l'épinette noire (Picea mariana), le sapin baumier {Abies balsamea), le pin gris (Pinus banksiana), le peuplier fauxtremble (Populus tremuloides) et le bouleau à papier (Betula papyrifera). La méthode s'est déroulée en trois étapes, chacune consistant en un essai de prédiction. Au cours du premier essai, une première version du modèle a été construite. Le modèle utilise les tables d'inventaires du ministère des Ressources naturelles du Québec pour connaître la composition d'origine des strates forestières. Puis, les mécanismes de régénération des espèces et les caractéristiques du système de coupe (coupe avec protection de la régénération, débardage par arbre entier) mènent à l'élaboration des prédictions. Les prédictions se font en terme de coefficient de distribution de la régénération (CDR) et tiennent compte de la saison de récolte. Enfin, les prédictions sont confrontées à des données d'inventaires de régénération pour tester leur validité. Un second essai a permis de tester une version améliorée du modèle en utilisant les mêmes données de validation que celles du premier essai. Quant au troisième essai, il visait à faire subir au modèle amélioré de l'essai 2, un test plus rigoureux pour en évaluer la robustesse. Pour ce faire, de nouvelles données d'inventaires de régénération, indépendantes de celles utilisées dans les deux premiers essais, ont servi à valider les prédictions. Les résultats concernant l'épinette noire sont bons, surtout en hiver, où le taux de réussite est de 79%. En été, ce dernier est de 52%. Par ailleurs, les prédictions en sapin sont décevantes (29% en été, 34% en hiver), de même que celles pour le bouleau (42% en été, 48% en hiver). Toutefois, cela a permis de mettre en lumière certaines lacunes dans les connaissances actuelles concernant ces espèces. En ce qui concerne le pin gris (100% en été, 97% en hiver) et le tremble (87% en été, 90% en hiver), les résultats sont excellents. Nous croyons que l'approche développée est capable, moyennant certaines conditions, de mener à la mise sur pied d'un modèle prédictif fiable et applicable à une grande variété de peuplements de la forêt boréale.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".