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Record W6981010503

Détermination des effets des pratiques sylvicoles sur les stocks et les flux de carbone en forêt boréale tourbeuse

2025· other· fr· W6981010503 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2025
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicForest Biomass Utilization and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCarbon stockNatural regenerationEnvironmental factorWestern europe
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les forêts boréales tourbeuses ou paludifiées avec leur épaisse couche de matière organique au sol (i.e., tourbe) constituent l’un des réservoirs terrestres de carbone (C) le plus important. La tourbe représente environ 60-80% de cet important stock de C. Cependant, cette épaisse couche du sol organique provenant principalement de la décomposition des mousses sphaignes, entraine une baisse de croissance des arbres et menace la production de bois à long terme dans certaines régions du nord-ouest du Québec. Afin de maintenir la productivité forestière, des perturbations naturelles comme les feux sévères ou les opérations forestières intensives qui réduisent la tourbe sont nécessaires. Si certaines opérations favorisent la croissance et la séquestration du C dans les arbres, elles peuvent, en contrepartie, entrainer une réduction des stocks du C du sol organique en accélérant les pertes par décomposition. Une meilleure connaissance des effets de ces pratiques sur les flux de C constitue donc un enjeu dans la maîtrise de l’empreinte C de l’industrie forestière. Notre objectif principal était donc d’évaluer les effets de ces pratiques sur le bilan C des forêts tourbeuses du nord-ouest québécois. Cette étude visait de façon spécifique à : Cette thèse s’articule autour de trois objectifs spécifiques qui sont : mieux comprendre la dynamique naturelle de séquestration de C après feu, quantifier les impacts des pratiques sur les pertes de C de la couche organique du sol et déterminer les impacts globaux des pratiques. Elle peut être regroupée sous deux principaux axes d’étude : empirique et modélisation. L’étude empirique avait pour objectif de collecter des données de calibration pour la modélisation. Elle évaluait les effets à court terme (c-à-d, neuf ans après) de la coupe et de la préparation mécanique de terrain sur la décomposition des bryophytes et sur les stocks de C de la couche organique. La modélisation de la séquestration du C après feu, qui incluait des sévérités et des cycles de feu différents, avait pour objectif d’établir une base de comparaison des pratiques sylvicoles. Ainsi, à partir de cette base, les effets de diverses pratiques sylvicoles et des aménagements d’intensités différentes ont été évalué par modélisation. L’étude sur le terrain a montré que les préparations mécaniques de terrain (MSP) accéléraient les pertes de C par décomposition de la matière organique fraiche des bryophytes d’environ deux fois et demie, dans les vingt premiers centimètres du sol, par rapport aux sites non coupés, neuf ans après traitement. Elles réduisaient également les stocks de C dans la partie supérieure de la couche organique du sol mais n’avaient aucun impact sur les stocks totaux de C du sol comparé aux sites non coupés. Ces résultats ont confirmé l’impact de la sévérité des traitements au sol sur la séquestration du C en forêt tourbeuse. Ils nous ont donné une idée de la magnitude des effets des perturbations et nous ont renseignés sur les éléments à considérer pour le volet modélisation. La simulation à long terme a montré que les perturbations peuvent avoir des effets contrastés selon les types de forêt considérés (i.e., forêt à dominance de mousses hypnacées vs forêt à dominance de sphaignes). Les perturbations sévères du sol (i.e., Feu sévère, préparation mécanique du terrain et brûlage dirigé suivie de plantation) qui ont favorisé la croissance des arbres, ont entrainé un stockage de C plus rapide dans les forêts à dominance des mousses hypnacées. Au contraire, les perturbations moins sévères comme les coupes avec protection de la régénération et des sols (CPRS) ont entrainé un stockage de C plus rapide dans les forêts à dominance de sphaignes dû au sol organique provenant des mousses. Un autre point essentiel est que la composante arbre est la clé de recouvrement rapide du bilan C indépendamment des types de forêts tandis que les mousses jouent un rôle important dans le maintien du puits de C à long terme. Ainsi, les perturbations sévères ont compensé plus rapidement l’importante perte occasionnée à court terme comparées aux perturbations peu sévères. Au niveau du paysage, les longs cycles de feu tout comme les aménagements de faible intensité tels que les coupes partielles, avec le vieillissement du paysage, accumulent beaucoup de C dans le sol organique tandis que les aménagements qui rajeunissement le paysage avec une proportion plus importante de pratiques sylvicoles plus sévères, présentent les plus faibles stocks. Cependant, ces stratégies rajeunissant le couvert forestier maintiennent l’accumulation de C dans la biomasse vivante des arbres, laquelle décline dans les aménagements favorisant le vieillissement du paysage. Notre étude montre qu'une bonne caractérisation du type de peuplement est essentielle pour mieux prédire les effets des perturbations sur la dynamique du C des écosystèmes. Elle suggère que dans les zones paludifiées, les pratiques de sylviculture intensive et de plantation peuvent offrir un compromis pour les peuplements encore productifs, tandis que dans les sites à très faible productivité, les stratégies de conservation devraient être envisagées. Elle pourrait orienter les décisions de gestion forestière en classant les pratiques en fonction de l'état et du type de forêt initiale et des stratégies d'atténuation du changement climatique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.635
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.004
GPT teacher head0.189
Teacher spread0.185 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

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Published2025
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