Bibliographic record
Abstract
Depuis 2003, la CPPTM est inscrite dans le Manuel d'aménagement forestier comme une alternative opérationnelle à la CPRS. Ce mémoire évalue le potentiel à la CPPTM des strates écoforestières de la région 02 Saguenay-Lac-St-Jean. Dans l'optique de diminuer les coûts des inventaires d'intervention, il évalue également le potentiel des images satellitaires Ouickbird pour caractériser, à une échelle locale, le potentiel à la CPPTM des peuplements forestiers. Les placettes-échantillons provenant du 3ème programme d'inventaire d'aménagement forestier ont été analysées afin de déterminer lesquelles étaient aptes ou non à la CPPTM. Seules les strates résineuses matures ont été considérées dans cette étude. Selon cette première analyse, 35,4% des placettes de la région Saguenay-Lac-St-Jean répondaient à tous les critères dendrométriques en lien avec un traitement de CPPTM. Des régressions logistiques ont permis d'identifier les variables de la strate cartographique qui présentent une corrélation avec l'aptitude à la CPPTM. À première vue, on remarque que les strates résineuses ayant une composante de sapin (SS-SEES) présentent un meilleur potentiel que les strates d'appellation EE. Les variables qui apparaissent discriminantes quant au potentiel d'aptitude à la CPPTM sont : la région écologique, les classes de densité, d'âge et de hauteur, le dépôt de surface, la série évolutive et la présence d'épidémie légère. Sur la base de ces variables déterminées, l'aptitude des strates écoforestières a été évaluée pour toute la région du SaguenayLac- St-Jean. Les développements récents en télédétection offrent un fort potentiel en foresterie. Les images à haute résolution Ouickbird atteignent une résolution de l'ordre de 0,6 m, rendant maintenant possible la délimitation automatique des cimes d'arbres et des trouées. L'unité d'aménagement forestier 27-51, où Bowater Canada inc. était le principal bénéficiaire, a été étudiée dans le but d'évaluer l'apport de l'imagerie satellitaire pour cibler à une échelle locale les peuplements aptes à une CPPTM. Pour ce faire, deux images satellitaires Ouickbird d'une superficie d'environ 200 km² chacune ont été acquises à l'été 2005 et 135 placettes-échantillons d'une superficie de 900 m² ont été implantées entre 2004 et 2006. Des régressions linéaires multiples ont été calibrées afin d'estimer les critères discriminant l'aptitude à la CPPTM à l'aide des variables extraites des images satellitaires. Tout comme pour le potentiel établi à l'aide des données de la région Saguenay-Lac-StJean provenant du 3eme programme d'inventaire d'aménagement forestier, l'analyse des images satellitaires indique que . les strates à composante de sapin possèdent une aptitude à la CPPTM supérieure à celles d'appellation EE. Pour les pessières pures (EE), les régressions permettent de bien identifier les sites aptes à un traitement de CPPTM (sensibilité moyenne), mais certains sites inaptes sont mal classés par les modèles (faible spécificité). À l'opposé, pour les groupements d'essences SS-SE-ES, les régressions permettent de bien identifier les sites inaptes à un traitement de CPPTM (bonne spécificité), mais certains sites aptes sont mal classés par les modèles (sensibilité moyenne). L'imprécision dans la classification pourrait être en partie attribuable à la faible superficie des cimes et à la structure irrégulière des peuplements qu'on retrouve sur le territoire à l'étude. En effet, la combinaison de ces facteurs favorise la délinéation d'îlots d'arbres plutôt que de cimes individuelles.\n\t\n[CPPTM = Coupe avec Protection des Petites Tiges Marchandes].
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 | 0.001 | 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) | 0.004 | 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".