Évaluation du calendrier de la saison des sucres de l’érable dans un contexte de réchauffement climatique
Bibliographic record
Abstract
Les fluctuations quotidiennes de température déclenchent des processus physiques et métaboliques dans le xylème, influençant la période et le rendement de la sève d’érable. Cette étude évalue la dynamique de la sève récoltée en examinant les effets des températures moyennes mensuelles et des cycles de gel-dégel avant et pendant la saison des sucres. Un modèle prédictif a été développé pour estimer la temporalité de la coulée de la sève d’érable dans des scénarios de réchauffement futur au Québec, Canada. Les températures moyennes mensuelles de l'air et la récolte quotidienne de sève ont été mesurées sur quatre sites d’étude en 2022 et 2023, en utilisant des pluviomètres et des capteurs de températures pour simuler une récolte de sève par gravité. La durée de la saison des sucres était cohérente au sein des sites et entre les sites, avec une répartition similaire des journées très productives d’un site à l’autre. Les rendements de sève variaient de 9,3 à 23,8 litres en 2022 et de 3,8 à 13,6 litres en 2023. Des cycles de gel-dégel se sont produits dans 64 % des jours où la sève était exsudée. Le modèle de réseau neuronal a prédit qu’une augmentation des températures moyennes mensuelles de 2 °C avancerait le début de la saison des sucres de 17 jours et la fin de 13 jours. Tout décalage entre le moment de la récolte et les conditions météorologiques favorables peut réduire considérablement le rendement de la sève. En raison du réchauffement climatique, les producteurs devront réajuster progressivement le calendrier de leurs activités et de l’entaille pour s’adapter au déplacement de la saison des sucres dans le contexte de réchauffement climatique.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".