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Record W6981286496

Dynamique et croissance de vieux peuplements d'épinettes noires (Picea mariana) entre les 51ième et 52ième degrés de latitude nord au Québec

2009· other· fr· W6981286496 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2009
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMinority Rights and Languages
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLatitudeEnvironmental factorNatural regenerationEnvironmental effect
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, la pessière noire à mousses est le lieu d'une récolte intensive de matière ligneuse (Parent, 1994). Son territoire, situé entre les 49e et 52e de latitude nord, est exploité en partie seulement, car les travaux sylvicoles sont limités au-delà de la limite nordique des forêts attribuables, au nord du 51e parallèle. Les forêts d'épinettes noires (Picea mariana (Mill. B.S.P) situées au sud de cette limite ont fait l'objet de nombreuses études. Par contre, celles au nord ont reçu peu d'attention. Le peu d'informations disponible montre que le couvert forestier dans ce secteur est majoritairement constitué de forêts mûres et surannées où les arbres présenteraient une croissance très lente (Ministère des Ressources Naturelles, 2000). La faible croissance des EPN à ces latitudes découlerait de la courte saison de croissance et de la rigueur de climat (MRN, 2000). Nous posons l'hypothèse que la croissance plus lente observée chez les peuplements très âgés entre les 51e et 52e parallèles serait reliée à la dynamique de croissance du peuplement plutôt qu'à des conditions climatiques plus difficiles à ces latitudes. L'objectif principal de l'étude consiste à caractériser la dynamique et la croissance des vieux peuplements d'EPN entre les 51e et 52e parallèles. Les sites retenus pour l'étude ont été choisis parmi 24 sites d'un projet plus vaste. La méthode d'échantillonnage aléatoire stratifié, basé sur l'âge et la densité, a été utilisée pour la sélection des sites. Parmi ceux-ci, six sites dont la moyenne d'âge des arbres était supérieure à 140 ans ont été choisis. Les résultats de l'étude montrent que parmi les sites étudiés, le plus jeune (145 ans) présente une structure d'âge équienne tandis que les cinq autres sites plus âgés (176-240 ans) présentent une structure d'âge inéquienne. Le patron de croissance des arbres provenant des sites inéquiennes diffère de celui du site équienne par sa longue période de croissance initiale très faible qui est suivie d'augmentations abruptes de la croissance correspondant à la fin des périodes épidémiques de la tordeuse des bourgeons de l'épinette. Les augmentations abruptes et les reprises de croissance sont le résultat du changement des conditions du milieu suite à l'ouverture de la canopée causée par les épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette. Ces résultats démontrent que les peuplements à structure d'âge équienne ont évolué vers des peuplements à structure inéquienne à la suite de perturbations secondaires. Les dominants provenant de la première cohorte ont été remplacés dans la canopée par des tiges qui étaient auparavant opprimées et qui ont profité de la disponibilité des ressources. Ces derniers ne peuvent donc pas être considérés comme de vrais dominants. Ils sont plutôt des «pseudo-dominants», car leur patron de croissance n'est pas semblable à celui d'un arbre issu d'un feu et qui a toujours été dominant. Les résultats montrent également qu'à la suite de l'ouverture de la canopée, seulement quelques arbres réussissent à atteindre des taux de croissance comparables à ceux issus du site équienne. L'utilisation des « pseudo-dominants » pour déterminer le potentiel de croissance des sites dont ils sont issus est problématique, car ils peuvent mener à une sous estimation de la productivité.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
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 score0.862
Threshold uncertainty score0.275

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.005
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.191 · 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".

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Citations0
Published2009
Admission routes1
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