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Record W7009427062

Effet du climat et de la compétition sur la croissance des feuillus tempérés et sur leur capacité à coloniser des peuplements de la forêt boréale mixte

2024· other· fr· W7009427062 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicPhilosophical and Theoretical Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental factorWestern europeIndian ocean
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements climatiques et l’aménagement forestier pourraient perturber la croissance et la répartition des espèces, notamment dans les hautes latitudes et les écotones où certaines espèces atteignent leur limite méridionale ou septentrionale de leur distribution. C’est le cas des feuillus tempérés, l’érable à sucre, l’érable rouge et le bouleau jaune, qui sont supposés migrer vers le nord dans la forêt boréale mixte du Québec avec le relâche de certaines contraintes climatiques. Cependant, d’autres facteurs non climatiques régissent la croissance et la distribution des espèces tels que la compétition entre les différents arbres, les facteurs édaphiques et aussi les interactions entre ces facteurs. Cette thèse de doctorat visait à mieux comprendre les conditions qui favorisent ou limitent la croissance et la survie des feuillus tempérés au nord de leur aire de répartition, dans la forêt boréale mixte du Québec, en prenant en compte des facteurs tels que la compétition entre les espèces, les changements climatiques, et les dynamiques de succession forestière afin d'évaluer la possibilité de migration de ces feuillus tempérés. Nous voulions aussi comprendre quels étaient les impacts de l’interaction entre les facteurs climatiques, du sol et de la compétition (intra- et interspécifique) sur la croissance des feuillus tempérés pour identifier des possibles stratégies d’adaptation pour la gestion forestière. Le premier chapitre avait pour objectif de paramétriser et valider le modèle SORTIE-ND afin de considérer les interactions entre les feuillus tempérés et les espèces de la forêt boréale mixte. Nous avons ensuite utilisé ce modèle pour déterminer la capacité des feuillus tempérés à croître et survivre dans les peuplements de la forêt boréale mixte à partir du stade de semis. Nous montrons que les feuillus tempérés peuvent croître et survivre dans tous les peuplements, excepté les peuplements récemment coupés qui ont une intense régénération de peuplier faux-tremble. Nous avons aussi montré que lorsque les semis de feuillus tempérés sont introduits en densité moyenne (5000 semis par hectare) ou élevée (10000 semis par hectare), les feuillus tempérés pouvaient dominer le peuplement après 110 ans. Le chapitre II avait pour objectif de déterminer le potentiel de colonisation des feuillus tempérés dans la forêt boréale mixte si un petit peuplement de feuillus tempérés matures est présent à proximité. De plus, nous avons évalué l'impact des changements climatiques sur ce potentiel de colonisation en modifiant la croissance en réponse à différents scénarios de forçage climatique. Nous avons montré que les feuillus tempérés pouvaient coloniser les peuplements boréaux mixtes avec une plus grande capacité dans les peuplements les plus jeunes. Nous montrons aussi que l’effets des changements climatiques n’augmentaient pas la capacité des feuillus tempérés à coloniser les peuplements boréaux mixtes, même si la croissance des feuillus tempérés augmentait. Ces résultats témoignent de comment la gestion forestière en rajeunissant les forêts peut faciliter la migration des espèces tempérées vers le nord. Dans le chapitre III, nous avons utilisé les données du réseau d’étude et de surveillance des écosystèmes forestiers (RESEF) pour modéliser la croissance des feuillus tempérés et des espèces d’arbres de la forêt boréale mixte en incluant les effets du climat, du sol, de la compétition et de l’interaction entre ces variables. Après avoir sélectionné le meilleur modèle, nous avons démontré que c’est l’ombrage des arbres compétiteurs qui serait le meilleur prédicteur de la croissance radiale des arbres. Les interactions entre le climat, le sol et la compétition ont joué un rôle crucial dans les modèles de croissance, mais les effets avaient des intensités et des directions différentes en fonction des espèces. Pour l’érable à sucre et l’épinette noire, la compétition intraspécifique aurait un effet plus délétère que les relations interspécifiques et serait particulièrement modulée par les effets climatiques, et notamment les variables en relation avec la température. D'ici à 2100, les conditions climatiques prédites au Québec, même dans les scénarios les plus optimistes, ne seront plus adaptées à certaines espèces, par exemple, l’épinette noire dans le sud du Québec. Cette thèse de doctorat a démontré que la limite nord de répartition des feuillus tempérés n’est pas contrôlée par les normales climatiques de la région. En outre, elle a mis en évidence que la survie et la croissance des jeunes arbres sont les processus les plus importants à considérer dans la modélisation des feuillus tempérés au sein des peuplements de la forêt boréale mixte. Par conséquent, les futurs modèles devraient intégrer des facteurs tels que les caractéristiques du sol et les conditions météorologiques sur la survie et la croissance des juvéniles pour obtenir une vision plus complète de l'ensemble des effets en jeu dans la forêt boréale mixte. Les implications de cette thèse de doctorat sont principalement axées sur l’aménagement forestier. Le chapitre III nous a permis de démontrer que diminuer les interactions de compétition intraspécifique en augmentant la diversité au sein des peuplements pourrait augmenter la croissance des arbres les plus commercialisés. Cela impliquerait d’augmenter la complexité de la structure interne des peuplements après récolte. L’établissement des feuillus tempérés pourrait participer à ce processus et rendrait la forêt boréale mixte plus résistante et résiliente face aux changements climatiques et aux perturbations mais impliquerait des changements pour l’industrie forestière qui n’exploite pas encore ces essences.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.805
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.005
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.213
Teacher spread0.208 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
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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Published2024
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