Qualité morpho-physiologique des plants de chêne-liège, Quercus suber L., produits dans des pépinières forestières au Maroc
Bibliographic record
Abstract
La régénération naturelle des forêts maro- caines de chêne-liège (Quercus suber L.) est très rare en raison de facteurs anthropiques et environnementaux. Le recours à la plantation de plants produits en pépinière ne permet pas d’atteindre avec succès les objectifs escomptés des programmes de reboisement. Les échecs de plantation sont dus aux variables environnementales peu favorables, aux techniques de préparation des sites de reboisement souvent inappropriées, mais surtout à la mauvaise qualité mor- pho-physiologique des plants. Cette étude avait pour objectif d’évaluer l’iti- néraire technique et la qualité des plants de chêne-liège produits dans quatre pépinières forestières selon les normes marocaines et espagnoles. Les itinéraires techniques précisés dans les Cahiers des prescriptions spéciales (CPS) relatifs à la production des plants de chêne-liège sont peu élaborés, et parfois peu respec- tés. Les modalités de fertilisation n’y sont pas définies et sont appliquées sans ana- lyse des besoins spécifiques des plants. Le pH des substrats d’élevage des plants est supérieur à 7. Les plants de chêne- liège produits dans les quatre pépinières sont en majorité non conformes, au moins pour un critère, aux normes d’évaluation fixées. Les taux de non-conformité sont généralement supérieurs à 10 %. Le taux des plants présentant des défauts raci- naires varie entre 10 % et 48 %. Le chi- gnon racinaire est présent chez tous les plants, avec un taux qui varie entre 10 % et 36,5 %. Les techniques actuelles de production des plants de chêne-liège et les normes adoptées dans les CPS néces- sitent d’être revues en vue de produire des plants d’une meilleure qualité per- mettant d’améliorer les taux de succès des reboisements.
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| 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".