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Record W6999386610

Contrôles environnementaux de la variabilité interannuelle de la reprise et de la fin de la photosynthèse au sein de la forêt boréale nord-américaine

2020· dissertation· fr· W6999386610 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicPlant Water Relations and Carbon Dynamics
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Montréal
KeywordsEnvironmental factorBiomeStatistical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le biome boréal, emmagasinant d’importantes quantités de carbone en son sol et recouvrant une majorité du territoire alaskien, fennoscandien et russe, contribue grandement au système climatique. Toutefois, les variabilités climatiques et les propriétés de l’écosystème, notamment en ce qui a trait à la présence ou l’absence de pergélisol, complexifient la quantification de la variabilité des bilans de carbone du biome boréal, au sein duquel se retrouvent des écosystèmes forestiers, lentiques et de zones humides. Ces bilans de carbone sont grandement influencés par le début et la fin de la saison de croissance photosynthétique, étant à leur tour dépendants de plusieurs variables environnementales telles que la température de l’air et du sol, le contenu du sol en eau, les stades de développement de la végétation, etc. Cette recherche vise à quantifier l’impact de ces variabilités environnementales sur la variabilité des moments où se produisent le début et la fin de la saison de croissance photosynthétique, en distinguant les forêts boréales avec et sans pergélisol. La saison de croissance photosynthétique est caractérisée à partir de la productivité primaire brute dérivée de mesures covariance des turbulences provenant de 40 sites-années d’observation à travers la forêt boréale nord-américaine où l’épinette noire est l’espèce d’arbre dominante. Les variables environnementales considérées étaient les températures de l’air et du sol, les stades de développement de la végétation, le couvert nival, le rayonnement photosynthétiquement actif et le contenu du sol en eau. Le cadre statistique choisi incluait le calcul des coefficients de corrélations de Pearson, l’analyse des points communs et la modélisation par équations structurelles. Les résultats de cette étude montrent que la variabilité du début de la saison de croissance dans les sites sans pergélisol est contrôlée directement par la variabilité annuelle des stades de développement de la végétation ainsi que par le moment où survient le dégel du sol. Ce résultat souligne ainsi l’importance de l’accès à l’eau liquide du sol afin que la végétation initie la photosynthèse. Aucune variable environnementale ne pouvait significativement expliquer le contrôle du début de la photosynthèse au sein des sites avec pergélisol. À l’automne, le contenu du sol en eau ainsi que le début du couvert nival influencent directement la variabilité de la fin de la saison de croissance photosynthétique. Il est alors montré que la disponibilité de l’eau peut mener à une cessation plus hâtive de la photosynthèse à l’automne. L’effet de l’apparition du couvert nival est quant à lui opposé dans les sites avec et sans pergélisol. Son retard dans les sites sans pergélisol témoigne d’une température de l’air suffisamment élevée pour que les précipitations tombent sous forme liquide, prolongeant ainsi les activités photosynthétiques. Son retard dans les sites avec pergélisol signifie plutôt des précipitations neigeuses moindres, retardant ainsi l’apparition d’une couche isolante pour le sol, qui aurait pu allonger la saison de croissance photosynthétique. Cette étude contribue à clarifier les processus contrôlant le début et la fin de la saison de croissance photosynthétique et aidera à améliorer la compréhension des effets des changements climatiques sur la force du puits de carbone de la forêt boréale nord-américaine.

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 score0.979
Threshold uncertainty score0.042

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 communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.192
Teacher spread0.188 · 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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Published2020
Admission routes1
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