Crues, dissémination et impact de la renouée du Japon en milieux riverains
Bibliographic record
Abstract
Depuis plusieurs années, la renouée du Japon (Reynoutria japonica s.l.) est suspectée, sans preuve convaincante, d’accélérer l’érosion des berges des rivières. Les tiges de cette plante exotique envahissante meurent suite aux premiers gels automnaux, ce qui laisserait le sol sans protection lors des crues printanières. Au Québec, l’érosion des berges peut aussi être accentuée par les débâcles de glace. On a évalué l’influence de la renouée sur l’érosion des berges de la rivière Etchemin (Chaudière-Appalaches, Québec) en contexte de crues avec glaces. L’élévation le long de 120 profils transversaux de berges envahies ou non par la renouée a été mesurée avant et après la crue printanière de 2019. Il y avait en moyenne 3 cm de plus d’érosion (perte d’épaisseur du sol) dans les berges occupées par la renouée que dans celles sans renouée. L’érosion mesurée a probablement été particulièrement prononcée en 2019 en raison de la crue printanière qui fut exceptionnellement élevée cette année-là. L’érosion des berges et la crue des eaux favorisent la dissémination de la plante le long de la rivière Etchemin : les fragments de rhizomes arrachés par milliers lors de la crue sont transportés par l’eau et la glace, puis déposés un peu plus loin vers l’aval, sur les rives et la plaine inondable. Certains s’enracinent et forment de nouveaux clones, ce qui contribue à l’invasion des berges qui se poursuit localement sans interruption depuis 2003 (+ 813 % en superficie de rive occupée entre 2003 et 2018). Au fil des ans, les clones deviennent plus nombreux et étendus, ce qui engendre des pertes de sol plus importantes lors des crues, mais aussi un nombre de fragments plus élevé.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".