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Record W4415815519 · doi:10.5558/tfc2025-019

Enjeux contemporains en forêt tempérée au Québec — Partie 2 : Les invasions biologiques

2025· article· en· W4415815519 on OpenAlexaffvenueabout
François Guillemette, Steve Bédard, Louis Duchesne, Rock Ouimet

Bibliographic record

VenueThe Forestry Chronicle · 2025
Typearticle
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicFire effects on ecosystems
Canadian institutionsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Fundersnot available
KeywordsYellow birchDecorumEcocriticismAmerican poetry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article est le deuxième d’une série qui présente les enjeux contemporains en forêt tempérée au Québec. Nous y abordons plus précisément les invasions biologiques susceptibles soit de causer de la mortalité nouvelle et notable aux arbres d’espèces indigènes, soit de modifier substantiellement les processus de régénération de ces essences en milieu forestier. Notre revue des sites Web d’autorités gouvernementales et de la littérature scientifique nous a permis d’identifier 11 essences vulnérables ou très vulnérables à des ravageurs exotiques ou émergents, 14 essences qui y sont peu vulnérables et 11 essences dans une situation intermédiaire. Les essences les plus vulnérables n’incluent pas les 3 essences feuillues tempérées les plus abondantes au Québec, soit l’érable à sucre ( Acer saccharum Marsh.), l’érable rouge ( Acer rubrum L.) et le bouleau jaune ( Betula alleghaniensis Britt.), mais plutôt d’autres essences compagnes dans l’érablière. Nous avons aussi relevé 3 groupes d’animaux, 2 espèces d’arbres, 3 espèces d’arbustes et 5 groupes d’espèces herbacées dont l’invasion, en perturbant le sous-bois, pourrait avoir des conséquences importantes sur l’ensemble d’un peuplement plutôt que sur une essence forestière en particulier. Ces invasions entraînent des risques de perte de biodiversité et de productivité forestière, augmentent l’imprévisibilité quant à cette productivité et amènent des défis pour des projets de migration assistée des arbres. Cependant, elles sont aussi une occasion potentielle d’atténuer le caractère envahissant de certaines espèces comme le hêtre à grandes feuilles ( Fagus grandifolia Ehrh.).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.223

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0090.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.255
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2025
Admission routes3
Has abstractyes

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