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Record W7053005167

Suivi longitudinal de l’impact de la tordeuse des bourgeons de l’épinette et des coupes de récupération sur la dynamique de mortalité chez la régénération préétablie

2024· other· fr· W7053005167 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicNuclear reactor physics and engineering
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSemisZea maysNatural regenerationForest regenerationBlack spruce
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis 2006, la région de la Côte-Nord au Québec est sévèrement touchée par une épidémie de tordeuse des bourgeons de l’épinette (TBE). La régénération préétablie, soit les semis s’étant installés avant la perturbation, joue un rôle clé dans la résilience de la forêt boréale aux épidémies de TBE, en permettant la régénération des peuplements post-épidémie. Pourtant, l'impact de l’insecte sur la régénération préétablie demeure sous-documenté, comme celui de la coupe de récupération, pratiquée en peuplements affectés par la TBE. Mon projet de recherche vise à connaître l’effet de la composition du peuplement, de l’essence du semis ainsi que de sa hauteur sur la mortalité de la régénération préétablie de sapin baumier et d’épinette noire au cours d’une épidémie de TBE. De plus, ce projet vise à évaluer l’impact des coupes de récupération sur la mortalité et la composition de la régénération préétablie, comparativement à des sites affectés par l’épidémie mais qui n’ont pas été récoltés. À partir d’un dispositif couvrant jusqu’à 9 ans de suivi de la dynamique de régénération post-TBE, constitué de sites affectés seulement par la TBE ainsi que de sites ayant aussi subi des coupes de récupération, nous avons élaboré un modèle linéaire généralisé estimant l’effet des variables mentionnées précédemment sur la mortalité chez les semis de la régénération préétablie, ainsi que deux traitements, soit les sites « naturels » (non-récupérés) et les sites « récupérés ». De plus, nous avons comparé les données d’inventaires réalisés plus tôt pendant l’épidémie, soit en 2015, ainsi que plus récemment, en 2021, afin d’évaluer l’évolution de la proportion des deux essences parmi les semis de la régénération préétablie, dans les sites naturels et les sites récupérés. Les résultats démontrent qu’une augmentation de la proportion de sapin baumier mature dans le peuplement ainsi que de la hauteur du semis augmentent la mortalité chez les deux essences, le taux de survie des semis de sapin baumier se chiffrant en moyenne à 77 % dans les sites dominés par l’épinette noire, et à 35 % dans les sites dominés par le sapin baumier. De plus, la survie des semis d’épinette noire est significativement supérieure à celle du sapin baumier, soit de 18 % à 83 % selon le type de peuplement; cette différence s’amoindrit après coupe de récupération, où la survie des deux essences est largement meilleure, atteignant en moyenne 92 %. Toutefois, bien que les coupes de récupération aient un effet positif sur la survie des semis des deux espèces, nos résultats de la comparaison des inventaires indiquent qu’entre 2015 et 2021, cette pratique avait eu pour effet de faire passer de 38.5 % à 55.4 % la proportion moyenne de sapin baumier chez les semis de la régénération préétablie. Cela soulève un risque important, car un changement de composition en faveur du sapin baumier augmenterait la vulnérabilité de la forêt à de futures épidémies de TBE. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Perturbations naturelles, TBE, forêt boréale, aménagement forestier, régénération

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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.633
Threshold uncertainty score0.729

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.215 · 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".

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Citations0
Published2024
Admission routes1
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