La forêt boréale du Québec : influence du gradient longitudinal
Bibliographic record
Abstract
Nous avons documenté les caractéristiques physiographiques, climatiques et écologiques du domaine bioclimatique de la pessière noire à mousses le long d’un transect longitudinal de 1 000 km, de l’Abitibi à la Basse-Côte-Nord. Dans la portion ouest du domaine, le climat continental et plus sec favorise les feux. Les pessières à épinette noire et celles à épinette noire et à pin gris constituent les peuplements dominants. Les pessières à épinette noire et sapin baumier augmentent en importance dans la portion centrale du domaine, tandis que sur la Côte-Nord, les feux moins fréquents et le climat plus humide favorisent les sapinières perturbées par les épidémies d’insectes. C’est dans cette région que la proportion de forêts âgées de plus de 100 ans est la plus élevée. Les pessières à lichens et les lichénaies sont aussi plus abondantes à l’est de Sept-Îles. L’ampleur des changements observés montre qu’il est primordial de considérer le gradient longitudinal pour expliquer la répartition des formations végétales de la forêt boréale, au même titre que le gradient latitudinal qui, lui, est beaucoup plus souvent étudié.
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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".