Intégration de la récolte de biomasse forestière comme outil sylvicole dans les opérations forestières en forêt boréale affectée par la tordeuse des bourgeons de l'épinette
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation de la biomasse forestière comme source d’énergie est de plus en plus intéressante dans le contexte actuel de lutte contre les changements climatiques puisqu’elle permet de réduire la consommation d’énergie fossile. La récolte de biomasse peut varier sur plusieurs aspects tels que le volume de bois récolté, la source de biomasse et le contexte du territoire. Cette étude vise à déterminer l’effet de la récolte de biomasse sur l’établissement de la régénération ainsi que sur les besoins subséquents en préparation de terrain dans les forêts affectées par la tordeuse des bourgeons de l’épinette; les retombées en termes de coûts et d’émissions de carbone sont aussi analysées. Le secteur d’étude fait partie du domaine bioclimatique de la pessière à mousses de la région de la Côte-Nord, Québec, Canada et se situe à 25 km au nord de la ville de Port-Cartier. Pour établir le dispositif, la récolte de biomasse a été effectuée durant les années 2018 et 2019 dans certaines aires de coupe totale de peuplements dominées par le sapin et l’épinette noire. Des parcelles échantillons ont été disposées aléatoirement dans des aires de coupe avec récolte de biomasse et des aires témoin (sans récolte de biomasse) pour y évaluer: la qualité de la régénération, la quantité de microsites propices à la régénération, le recouvrement de la compétition, la quantité de débris ligneux au sol et le type de substrat. Les données de coûts d’opération pour la collecte et le transport de la biomasse étaient fournies grâce à une collaboration avec l’industriel Rémabec. Nos résultats suggèrent que la récolte de biomasse augmente la densité de régénération et la quantité de microsites propices à la régénération. Nous avons aussi observé que la récolte de bois résiduel permettait de réduire les coûts de remise en production des sites de coupe d’environ 282.07＄ CA ha⁻¹, ce qui équivaut à 14.45＄CA par tonne métrique anhydre de biomasse récoltée. De plus, lorsque combiné à la préparation de terrain et à la plantation, un scénario incluant la récolte d’environ 45% du volume de débris ligneux pour la production de bioénergie entrainait la séquestration de carbone cumulative la plus élevée sur une période de 100 ans par rapport à tout autre scénario sans récolte de biomasse. Cette étude suggère que l’intégration de la récolte de biomasse comme outil sylvicole a un potentiel économique et écologique important. La bioénergie peut jouer un rôle clé pour la transition énergétique vers des énergies renouvelables, la mise en valeur des résidus forestiers et la lutte contre les changements climatiques.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".