Optimisation du volume récoltable de bois par l'intégration des coupes partielles : effet du nombre de groupes strates
Bibliographic record
Abstract
Le mode de gestion de la forêt a évolué au Québec, il est actuellement basé sur l’aménagement forestier écosystémique (Gouvernement, 2012). Ce nouveau mode de gestion fait partie intégrante de la réglementation visant la réalisation d’une gestion durable et responsable des forêts au Québec. La mise en œuvre de l’aménagement écosystémique au Québec est en quelque sorte assujettie à la détermination de la possibilité forestière, c’est-à-dire le stock de bois disponible pour un territoire donné et sur un horizon de 150 ans. Ce calcul de la possibilité forestière s’appuie sur des modèles de croissance issus des données d’inventaires forestiers et sur un regroupement de strates forestières (regroupement des peuplements ayant des caractéristiques similaires) auxquelles des traitements sylvicoles sont appliqués. Le regroupement de strates est basé sur l’opinion d’experts et lié à des hypothèses de succession des peuplements représentés dans une courbe de croissance aux fins de modélisation. Les choix du regroupement des strates par le modélisateur risquent d’avoir des effets importants sur la possibilité forestière (ex. modèle Woodstock) lorsqu’on veut augmenter la superficie traitée en coupe partielle. Cette étude avait pour objectif de comprendre l’effet du nombre de strates regroupées et d’une plus grande utilisation des coupes partielles (CP) sur le volume récoltable, dans des modèles d’optimisation de la possibilité forestière. Pour cela, nous avons comparé le volume récoltable (m3) du groupe d’essence SEPM issu de trois modèles de calcul de la possibilité forestière pour l’unité d’aménagement 085-51 situé au nord-ouest de l’Abitibi. Les trois modèles ont des nombres fixes, de groupes de strates, respectifs de 107 (Modèle Dhital), 173 (Modèle BFEC) et 1631 (Modèle Tembec). Pour chaque modèle, des scénarios correspondant à différentes proportions du traitement sylvicole en CP (5%, 15%, 25%, 40%, 60% et 70%) ont été comparés à la solution optimale où les contraintes ont été relâchées. Ces scénarios ont été par la suite optimisés à l’aide du logiciel Woodstock Remsoft® afin d’estimer le volume récoltable sur une période de planification de 150 ans. La sélection des modèles à l’aide du critère d’AIC a permis d’expliquer la réponse en volume selon : les modèles, périodes et proportions de CP. \nL’étude montre que le nombre de regroupements des strates et les proportions de CP ont un effet significatif sur le volume récoltable. Cette étude évalue le niveau d’influence de ces paramètres (strates forestières et CP) sur la possibilité forestière toute en identifiant la flexibilité des modèles à intégrer les coupes partielles et dévoile l’importance de la stratification forestière lors de la mise en œuvre d’un aménagement forestier durable pour un territoire donné.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".