Enrichissement en épinette blanche dans la sapinière à bouleau blanc de l'Est : effets de la préparation de terrain sur la croissance et la survie des plants d'épinette blanche
Bibliographic record
Abstract
Le déclin graduel de l'abondance de bois mort sur les parterres de coupes au cours du dernier siècle aurait possiblement réduit la capacité de Picea glauca à se régénérer d'elle-même dans la sapinière boréale. L'enrichissement combiné à une préparation de terrain est considéré comme une approche sylvicole pouvant augmenter le stocking de P. glauca. Notre dispositif comportait 12 blocs complets en tiroirs divisés. Des plants de P. glauca et P. mariana ont été mis en terre dans trois types de microsites: i) mise en terre dans l'humus; ii) mise en terre dans le sol minéral avec perturbation minimale de l'humus ; et iii) mise en terre dans un microsite préparé mécaniquement à l'aide d'une taupe forestière. Nos résultats suggèrent que P. glauca peut s'établir avec succès dans un enrichissement en sapinière boréale, sans avoir recours à la préparation de terrain.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".