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Record W2620822438

Reconstitution de la composition des forêts préindustrielles du Témiscamingue (Québec) à partir des archives de l’arpentage primitif.

2016· dissertation· fr· W2620822438 on OpenAlexfundaboutno aff
Victor Danneyrolles

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicForest Ecology and Biodiversity Studies
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsForestryGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements globaux modifient les écosystèmes forestiers à la fois de manière directe par l'usage des sols et l'exploitation des ressources forestières, et de manière indirecte avec les changements climatiques. La connaissance des dynamiques historiques des paysages forestiers est donc essentielle pour la conservation des écosystèmes et pour mieux anticiper leur évolution future. \nDans le but de maintenir les écosystèmes et la biodiversité, l'aménagement écosystémique vise à reproduire les patrons écologiques créés par la dynamique naturelle des forêts. Aussi, dans les régions qui ont été largement impactées par les activités humaines dans le passé, comme ceci a été le cas au Témiscamingue, l'aménagement écosystémique peut s'inspirer d'états de référence historique; les forêts préindustrielles. Dans cette thèse, les archives de l'arpentage primitif du Témiscamingue ont été utilisées pour reconstituer la composition des forêts préindustrielles et les changements de composition survenus depuis cette époque, avec différentes approches répondant chacune à des questions spécifiques. \nUne reconstitution de la composition des forêts préindustrielles et des changements de composition a premièrement été réalisée pour le domaine bioclimatique de la sapinière à bouleau jaune. Une approche cartographique (regroupements statistiques sous contrainte spatiale) a permis d'identifier des structures spatiales dans les paysages préindustriels, qui semblent principalement liées aux régimes de feux. Les épinettes noires (Picea mariana) et le sapin baumier (Abies balsamea) dominaient les coteaux affectés par des feux relativement anciens, alors que le peuplier faux-tremble (Populus tremuloides) dominait les plaines argileuses affectées par des feux récents. Par la suite, les feux liés à la colonisation et superposés aux coupes du début du siècle ont dans l’ensemble abouti à un remplacement des conifères par les feuillus de début de succession (Populus tremuloides, Betula papyryfera). Les changements post-industriels de composition doivent donc être perçus comme le résultat d’interactions entre la structure du paysage préindustriel et les perturbations naturelles et humaines. \nSi les forêts très perturbées depuis l'époque préindustrielle ont enregistré une forte augmentation des feuillus de début de succession, les forêts ayant uniquement subi des perturbations de plus faible intensité (coupes partielles anciennes, épidémies de tordeuse des bourgeons de l'épinette) semblent avoir poursuivi des trajectoires distinctes. Pour caractériser ces trajectoires, 108 observations historiques localisées dans des forêts aujourd'hui matures ont été réarpentées. Les résultats indiquent une augmentation de taxons de milieux à fin de succession (Acer saccharum, Betula alleghaniensis, Thuja occidentalis) au détriment des conifères dominant cet échantillon de forêts à l'époque préindustrielle (Abies balsamea, Pinus strobus). En permettant la comparaison de sites appariés, le réarpentage d'observations historiques améliore remarquablement la compréhension des changements de composition survenus depuis l'époque préindustrielle. \nLes relations entre les communautés et les gradients environnementaux représentent une question centrale en écologie. Un partitionnement de la diversité-β a permit de comparer l'influence des gradients environnementaux (latitude, altitude, pente, dépôt, drainage) sur la composition des forêts préindustrielles et modernes. Bien que l'histoire des feux ait été à l'origine d'une importante structuration spatiale des forêts préindustrielles, nos résultats montrent que les conifères dominants à cette époque (Picea spp., Abies balsamea, Pinus spp.) étaient très ubiquistes du point de vue des gradients environnementaux. Les perturbations du XXe siècle ont ensuite augmenté l'influence des gradients environnementaux sur la composition des forêts en favorisant des taxons plus spécialistes (Populus spp., Acer spp.) et en confinant les conifères dominant à l'époque préindustrielle vers les extrémités des gradients. Les perturbations représentent donc des facteurs clefs dans la diversité des paysages forestiers du nord de la zone tempérée et de la zone boréale. Non seulement les gradients de fréquence des perturbations génèrent des structures spatiales, mais les perturbations pourraient aussi augmenter l'influence des filtres environnementaux. \nFinalement, cette thèse apporte plusieurs éléments pertinents pour l'aménagement écosystémique au Témiscamingue. Face à l'enfeuillement général des forêts, l'aménagement écosystémique doit avoir pour principal objectif de rétablir des forêts à dominance résineuse. Cet objectif peut être atteint par l'utilisation de coupes partielles qui permettrait de limiter l'envahissement par les feuillus de début de succession, tout permettant le développement de la régénération résineuse préétablie. Des plantations de réintroduction après coupes devraient aussi être envisagées quand l'abondance des conifères a trop diminué pour assurer une régénération naturelle efficiente.

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 score0.124
Threshold uncertainty score0.250

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.184
Teacher spread0.177 · 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".

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Published2016
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