Évaluation par modélisation de l'effet du niveau de récolte et du régime sylvicole sur la production du bois et la dynamique du carbone forestier en forêt décidue tempérée du Québec
Bibliographic record
Abstract
La sequestration du carbone par les forets fait partie des strategies d'attenuation des changements climatiques identifiees par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'evolution du climat et promues a la COP 21. Les ecosystemes des forets temperees feuillues ont un fort potentiel de sequestration du carbone. Le but de cette recherche etait de comprendre la relation qui existe entre l'amenagement forestier et la production de carbone pour un paysage forestier de la foret temperee decidue au Quebec, et cela, en presence ou absence du regime de perturbations naturelles qui a lieu dans ce biome. Pour ce faire, nous avons utilise le modele de paysage LANDIS-II et son module Forest Carbon Succession qui permet de simuler la dynamique du carbone d'un paysage forestier soumis a un amenagement forestier et/ou un regime de perturbations naturelles. Les simulations ont permis d'evaluer si le regime sylvicole (proportion coupe totale vs coupe partielle) et le niveau de recolte a rendement soutenu (50, 100 et 150 % de la possibilite forestiere) issus des strategies d'amenagement forestier avaient un effet significatif sur la sequestration du carbone. Pour cela, nous avons mis en place un design de simulation qui faisait varier la proportion de coupe totale vis-a-vis de la coupe partielle (par taquets de 25 %), cela sous differents niveaux de recolte a rendement soutenu. Dans un deuxieme temps, nous avons evalue si l'ajout du regime de perturbations naturelles actuel amenerait un changement sur la reponse obtenue sans perturbation. Les resultats des simulations indiquent que, pour une production de bois similaire, la coupe partielle permet une meilleure sequestration du carbone que la coupe totale. Cette difference est peu marquee a faible niveau de recolte, mais devient importante lorsque le niveau de recolte a rendement soutenue augmente. En fait, pour les niveaux de recolte exploree dans nos scenarios, on observe que sous un scenario de coupe partielle seulement, plus le niveau de recolte augmente, plus il devient possible d'augmenter la sequestration de carbone. Enfin, le regime de perturbations naturelles actuel ne semble pas modifier la relation precedente et son effet sur les stocks reste limite. Ces travaux montrent donc que la coupe partielle offre un meilleur potentiel de sequestration du carbone forestier que la coupe totale, et ce particulierement a des plus forts niveaux de recolte. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLES DE L’AUTEUR : biomasse, foret temperee decidue, Forest Carbon Succession, LANDIS II, niveau de recolte, paysage, perturbations naturelles, Quebec, regime sylvicole, sequestration de carbone, strategie d'amenagement forestier.
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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 | 0.000 |
| 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 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".