MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7037707066

Évaluation des facteurs influençant les transferts de nutriments au cours de la décomposition du bois mort en forêts représentatives de l’Est du Canada

2024· dissertation· fr· W7037707066 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicInsect-Plant Interactions and Control
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsMcGill UniversityUniversité Laval
KeywordsContext (archaeology)Statistical analysisLimiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La fixation biologique de l’azote (FBA) dans le bois mort en décomposition contribue à l’entrée de nouvel azote (N) dans l’écosystème forestier boréal, où la production primaire est principalement limitée par l’azote. Les estimations de cette contribution varient de manière importante allant de quelques g ha-1 an-1 à plus de 2 kg N ha-1 an-1. À côté de l’effet de site, les autres hypothèses qui expliqueraient ces larges variations sont (i) la non-inclusion systématique du bois mort souterrain, (ii) la non prise en compte des bactéries méthanotrophes, fixatrices d’azote et inhibées par l’acétylène (gaz utilisé pour estimer la fixation biologique d’azote dans la méthode de réduction de l’acétylène), et (iii) l’absence récurrente de validation du facteur de conversion (facteur R) utilisé pour convertir les données de réduction d’acétylène en réduction de N2. Mon premier objectif était d’évaluer la contribution du bois mort aux entrées de nouvel azote dans les forêts de l’Est canadien et de tester l’effet de ces trois biais méthodologiques sur les estimations des entrées d’N. Nos résultats ont montré que le bois mort contribue faiblement mais significativement aux entrées d’N dans l’écosystème boréal de l’est du Canada dont la production primaire est limitée par l’N (~ 0,120 kg N ha-1 an-1). Ils confirment que les biais méthodologiques peuvent amener une sous-estimation des entrées de nouvel N de 30 % (inclusion du bois mort souterrain) à 180 % (facteur de conversion R). Le bois mort est un substrat pauvre en nutriments, ce qui fait que certains processus biologiques qui supportent la décomposition du bois peuvent être limités. Les champignons saprophytes, considérés comme les principaux décomposeurs du bois, sont un vecteur potentiel de transfert de nutriments vers le bois. Les transferts d’éléments par les champignons pourraient être dépendants de la nature du substrat mais également de l’espèce fongique (champignons de pourriture blanche vs champignons de pourriture brune). Mon deuxième objectif proposait d’étudier les facteurs influençant les transferts de nutriments vers le bois mort (notamment l’effet de l’espèce de champignon et la nature du substrat organique à proximité du bois mort) et également dans quelle mesure ces transferts influencent l’activité microbienne, en prenant pour modèle les bactéries fixatrices de l’azote atmosphérique et le molybdène (métal cofacteur de l’enzyme nitrogénase responsable de la FBA). Les résultats montrent que les champignons participent activement à transférer des nutriments vers le bois mort, notamment du manganèse. Les champignons de pourriture brune augmentent le contenu en molybdène et l’activité des bactéries fixatrices de l’azote atmosphérique. Enfin, les espèces d'arbres et le climat sont considérés comme les facteurs les plus importants pouvant affecter la décomposition du bois mort, mais il s'avère difficile de démêler leur importance relative puisque les deux facteurs se confondent souvent (i.e. les conifères se retrouvent majoritairement plus au nord où le climat est froid, tandis que les feuillus se retrouvent majoritairement plus au sud où le climat est plus chaud/clément). Pourtant, dans un contexte de changements climatiques, il est important de mieux comprendre ce qui contrôle la décomposition du bois mort afin de mieux prédire l’évolution du stockage de carbone dans cette matrice organique. Mon troisième objectif propose d’étudier les facteurs qui contrôlent la décomposition du bois, la colonisation fongique et les flux d'azote pendant la décomposition du bois mort. La décomposition des débris ligneux de cinq essences d’arbres a été suivie sur cinq sites localisés le long d’un gradient bioclimatique et de végétation, afin de contrôler les facteurs climatiques et édaphiques et séparer l’effet de site de l’effet d’espèce. Nous rapportons que l'espèce d'arbre est le principal prédicteur de la décomposition du bois, de la biomasse fongique et de l’azote total. Nous avons également pu observer que les flux d’azote sont très dynamiques au cours de la décomposition du bois, avec une accumulation d’azote exogène plus complexe que la simple accumulation nette d’azote d’origine biogénique.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
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 score0.384
Threshold uncertainty score0.773

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
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 head0.010
GPT teacher head0.227
Teacher spread0.217 · 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
Published2024
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke)→Same topicInsect-Plant Interactions and Control→French-language works237,207→