Évaluation à l'aide d'indicateurs biogéochimiques du succès de création des mares de tourbières situées au Québec et au Nouveau-Brunswick dans un contexte de restauration
Bibliographic record
Abstract
L'extraction de la tourbe pour en produire des substrats horticoles entraine la perte de leur capacité à séquestrer le carbone (C) dans les sols. Cependant, depuis plus d’une trentaine d’années, de nombreuses tourbières se sont vues restaurées et dans certains cas des mares sont intégrées. Les mares de tourbières sont présentes surtout dans les régions côtières et maritimes et sont généralement émettrices de C, à l’inverse des tourbières. Or, les mares sont des micro-habitats ayant un grand potentiel lié à la biodiversité et jouent ainsi un rôle très important pour de nombreuses espèces. De manière générale, la mesure du succès de la restauration des mares se concentre surtout sur le retour des espèces végétales typiques des mares naturelles et la présence d’un niveau d’eau constant à l’année. Très peu d’études se concentrent sur la biogéochimie des mares pour évaluer le succès de la restauration. Mon projet de recherche vise à évaluer le succès de la création des mares dans les projets de restauration de tourbière en utilisant des variables biogéochimiques. La recherche vise donc à identifier les différences biogéochimiques entre les mares créées et naturelles en plus de déterminer la trajectoire biogéochimique des mares créées dans le temps. Pour ce faire, nous avons mesuré différentes variables biogéochimiques telles le pH, les concentrations d’azote (N), de phosphore (P), de carbone organique dissout (DOC), de cations basiques – calcium (Ca), sodium (Na), magnésium (Mg) et potassium (K) et des gaz dissouts - méthane (CH4), dioxyde de carbone (CO2) et protoxyde d’azote (N2O) -. L’échantillonnage s’est fait dans 62 mares réparties au sein de 7 tourbières situé au Québec et au Nouveau-Brunswick : des mares naturelles et des mares créées il y a entre 3 et 22 ans. Les mares naturelles et créées ont des caractéristiques biogéochimiques différentes, et ce sans prendre en compte l’année de création. De ce fait, l’eau des mares créées est moins acide (pH >5) et plus concentrée en nutriments - N et P - que les mares naturelles. Cependant, les mares créées les plus anciennes ont tendance à se rapprocher des caractéristiques biogéochimiques des mares naturelles où la variation de la nappe phréatique et par le fait même la profondeur des mares viendraient jouer un rôle important sur les variables biogéochimiques. Des mares créées plus profondes et plus grandes pourraient ainsi permettre une présence d’eau permanente sans qu’elles s’assèchent durant l’été et ainsi favoriser le retour des conditions biogéochimiques similaires aux mares naturelles.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".