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Record W6990688333

Effet du mélèze laricin sur les flux de méthane et de dioxyde de carbone et sur la qualité nutritionnelle des sols tourbeux de l'Abitibi

2022· other· fr· W6990688333 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicParticle Accelerators and Free-Electron Lasers
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCarbon fluxEnvironmental factorDry seasonStatistical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Canada possède l’une des plus grandes superficies de milieux humides du monde. Les sols organiques dominent ces écosystèmes. La forêt boréale sur sol tourbeux occupe environ 1,7 million d’hectares au Québec. L’épinette noire est l’espèce dominante de ces milieux humides tourbeux. La productivité forestière dans les pessières tourbeuses est faible comparativement à des pessières évoluant sur des sols bien drainés parce que les sols tourbeux sont généralement caractérisés par un niveau d’hydromorphie élevé, ainsi que des conditions extrêmes d’acidité et une faible disponibilité des éléments nutritifs. Il est également connu que les sols tourbeux hydromorphes émettent beaucoup de carbone (C) dans l’atmosphère sous la forme de méthane (CH4), un gaz à effet de serre (GES) puissant.L’introduction du mélèze laricin dans les stratégies de reboisement pourrait faciliter l’aménagement de ces peuplements parce que cette essence a le potentiel d’améliorer la qualité du sol, le recyclage et la disponibilité des éléments nutritifs, le rendement des peuplements et les taux d’évapotranspiration. Ce mémoire se penche plus spécifiquement sur la dynamique du C dans les sols tourbeux le long d’un gradient de mixité entre l’épinette noire et le mélèze laricin. Nous posons la question centrale suivante : le mélèze laricin influence-t-il positivement la qualité nutritionnelle des sols organiques et les flux de carbone (CO2 et CH4) en peuplements mixtes avec l’épinette noire se développant sur sols tourbeux ? La majorité de nos parcelles dans les trois sites n’ont pas émis de CH4, suggérant une absence d’influence de composition en espèces sur l’émission de méthane. La respiration du sol, c’est-à-dire l’émission de CO2, a été influencée par la température et le contenu volumétrique en eau (CVE) du sol. Au dessus de 10°C, le mélèze laricin manifeste une influence négative et significative sur la respiration des sols organiques. Nos résultats montrent que même si les trois peuplements retenus se sont développés sur une épaisse couche organique, ces derniers se distinguent de par les propriétés physicochimiques des sols. Les variations de la proportion de surface terrière du mélèze laricin à l’intérieur d’un même peuplement n’a pas tant affecté les conditions du sol, en comparaison à l’effet du peuplement. Toutefois, cela n’indique pas nécessairement que les plantations de mélèze laricin pourraient réellement, altérer significativement les émissions de CO2 à l’échelle du paysage. Nous suggérons la prudence dans l’emploi de cette approche dans un contexte de changements climatiques.

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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.755
Threshold uncertainty score0.486

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
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 head0.186
Teacher spread0.181 · 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

Citations0
Published2022
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