Reconstitution de l’histoire des feux d’une forêt riveraine du \nMoyen-Nord québécois à l’aide de macrorestes végétaux \ncarbonisés, comparaison avec une dendrosérie millénaire et \nimpact des feux sur les propriétés physico-chimiques des \nsédiments lacustres.
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire s’inscrit dans le cadre du projet ARCHIVES (Analyse rétrospective des \nconditions hydroclimatiques à l’aide des indicateurs et de leur variabilité à l’échelle \nséculaire), un projet multidisciplinaire visant à reconstituer les paramètres \nhydroclimatiques servant à modéliser les apports en eau dans le Moyen-Nord \nquébécois. Ses objectifs sont de reconstituer l’histoire des feux d’une forêt riveraine et \nd’évaluer l’impact des incendies sur les propriétés physico-chimiques des sédiments \nlacustres. \nDes échantillons de sols ont été prélevés dans le dessein d’effectuer des datations ¹⁴C \nsur des macrorestes végétaux carbonises et d’obtenir des dates de feux. Du début du \n13e siècle à aujourd’hui, la fréquence et l’intervalle de retour des feux étaient de 5 par 1 \nka et 192,75 ans. La fréquence des feux est restée stable jusqu’a la fin du 18e siècle. Il \nn’y a pas eu de hausse durant l’optimum climatique médiéval (900 a 1300 CE). Après \n1850 CE, aucun incendie n’est survenu, possiblement à cause de changements dans la \ncirculation atmosphérique ayant favorisé la présence de masses d’air maritime d’origine \nméridionale et, de ce fait, réduit la fréquence des sécheresses. \nDes carottes de sédiments ont été échantillonnées dans les zones profondes du lac, \npuis des analyses paléolimnologiques ont été réalisées (p. ex. analyse par \ntomodensitométrie axiale, analyse du carbone et de l’azote total, mesure de la perte au \nfeu à 550°C et analyse par microfluorescence X). Les résultats suggèrent que les feux \nont accru la sensibilité des sols à l’érosion et provoque un accroissement du détritisme. \nIl faut néanmoins être prudent avec ces interprétations, car le report des dates de feux \nsur les données paléolimnologiques pourrait comporter de légères erreurs en raison de \nla faible résolution temporelle de l’archive sédimentaire et l’imprécision de son modèle \nd’âge (nombre limite de datations ¹⁴C). Par ailleurs, des revêtements d’oxydes de \nmanganèse et fer ont été observés dans les sédiments. Ils pourraient s’être formés au \ncours des processus de dégradation de la matière organique et témoigner de périodes \nd’anoxie ou d’augmentation abrupte du taux de sédimentation.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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.
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".