Sylviculture d’adaptation aux changements climatiques : des concepts à la réalité Compte-rendu d’un colloque tenu au Carrefour Forêts 2019
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre du Carrefour Forêts 2019, le colloque Sylviculture d’adaptation aux changements climatiques : des concepts à la réalité, organisé conjointement par la Direction de la recherche forestière du ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs du Québec et le Centre canadien sur la fibre de bois de Ressources naturelles Canada, a rassemblé une centaine d’acteurs du milieu forestier incluant des ingénieurs forestiers, des biologistes, des techniciens forestiers, des propriétaires de boisés, des professeurs, des chercheurs et des étudiants. Des conférenciers de différentes régions du Québec et du Vermont ont partagé les connaissances actuelles en rapport avec la sylviculture d’adaptation afin d’amorcer la réflexion et le dialogue quant aux actions pouvant être entreprises dès maintenant pour favoriser l’adaptation des forêts aux changements anticipés. Les présentations ont abordé les fondements théoriques de la sylviculture d’adaptation, pour ensuite présenter des réflexions ou des études de cas portant sur différents types d’écosystèmes, des outils innovants ou des initiatives de recherche. Le colloque a également laissé une place aux praticiens qui ont pu décrire les défis et les occasions qu’offre la sylviculture d’adaptation dans leur pratique professionnelle. Au terme d’une activité interactive, les participants ont ciblé les sécheresses accrues, les coupes partielles et les plantations mélangées comme des thèmes importants qui devraient animer les échanges entre les chercheurs et les praticiens dans les années à venir.
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 | 0.012 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".