L'effet du patron de répartition des coupes et des variables du milieu sur les pertes par chablis dans les lisières : cas de la pessière à mousses de l'Est
Bibliographic record
Abstract
La coupe mosaïque est l’une des approches utilisées dans l’aménagement des forêts du Québec afin de diminuer l’impact des coupes à blanc et d’augmenter la rétention de forêts matures. Or, l’impact de cette méthode sur les dommages causés par le vent est méconnu. Cette étude cherche donc à définir l’effet du patron de dispersion des coupes et des variables du milieu sur l’incidence du chablis dans les lisières. Le territoire soumis à l’étude est situé environ à 150 kilomètres au nord du lac Saint-Jean (Québec, Canada) à l’intérieur du sous domaine de la pessière à mousse de l’est. Le chablis a donc été inventorié dans les lisières boisées d’un secteur de coupe conventionnel et dans un secteur en mosaïque, à l’aide de parcelles échantillons de 10 mètres par 50 mètres. L’inventaire de terrain a été appuyé par un inventaire cartographique afin d’évaluer le chablis à l’échelle du patron de coupe. Ainsi, la photo interprétation du chablis en bordure de coupe a été réalisée à partir de photographies aériennes 1 : 10 000. Suite aux analyses, les variables explicatives à l’échelle de la lisière sont l’espacement, la hauteur, le type de lisière, la composition forestière et le diamètre. Les données de la photo interpétation permettent ensuite d’estimer les pertes de volume associées à chaque patron de coupe. Sur une profondeur de 30 mètres dans les lisières, la coupe conventionnelle subit une perte supérieure de 10%. Les conséquences pour l’aménagement sont finalement discutées.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".