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Record W7057468666

La diversité du voisinage impacte-t-elle la phénologie des arbres?

2023· other· fr· W7057468666 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSugar industryAgrégationLimiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements globaux exercent une forte pression sur les forêts et entrainent un réassemblage des communautés d’arbres. Afin de mieux prédire les effets de ces changements, il est important de connaitre l’impact de la diversité sur le fonctionnement des écosystèmes et des individus. Les connaissances actuelles de la dynamique des forêts suggèrent que certains mécanismes importants sont encore méconnus. La plupart des études menées jusqu’à présent ne tiennent pas compte de la dynamique temporelle de ces mécanismes bien qu’elle puisse jouer un rôle primordial dans le fonctionnement des écosystèmes. Si la phénologie des feuilles est étudiée depuis de nombreuses années, c’est principalement pour son lien avec l’environnement abiotique, alors que peu d’informations sont disponibles concernant le rôle des processus biotiques. Dans cette étude, j’ai répondu aux questions suivantes : (a) des changements dans la densité ou la diversité du voisinage peuvent-ils affecter l’émergence et la chute des feuilles ; (b) comment ces effets s’étendent-ils au développement de la canopée au niveau de la communauté? Le projet s’est déroulé à l’automne 2020 et au printemps 2021 au Canada dans une plantation expérimentale de 19 espèces d’arbres du réseau IDENT qui présente un gradient de diversité fonctionnelle. Pour suivre la phénologie des feuilles à travers les phases importantes du débourrement et de la sénescence, j’ai utilisé 3 méthodes différentes. J’ai réalisé pour chaque individu un suivi visuel et un suivi de la réflectance des cimes, à l’aide d’un drone et d’une caméra multispectrale, et un suivi de l’indice de surface foliaire par placette. Les analyses ont été réalisées en comparant les courbes de variation temporelle de présence des feuilles de chaque individu, ou de chaque communauté, selon le niveau de diversité fonctionnelle du voisinage, ou de la communauté. Les résultats indiquent que la variation dans la diversité et la densité des arbres du voisinage peut avoir un effet sur la phénologie des feuilles au printemps et à l’automne sur certaines espèces, mais cet effet ne se retrouve pas sur la canopée à l’échelle de la communauté. J’ai trouvé que les espèces répondent différemment à la diversité ou à la densité du voisinage, dans la présence, la direction et la force des effets. Dans l’ensemble, la modification de l’assemblage des communautés pourrait exacerber ou modifier les changements phénologiques déjà attribués à l’augmentation des températures et montre l’importance d’intégrer la dynamique temporelle dans la recherche sur les prévisions de l’effet des changements globaux. Ce projet a permis d’intégrer les dynamiques temporelles – rarement abordées – dans l’étude des interactions entre les individus et les espèces. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Phénologie foliaire des arbres, LAI, UAV, expérimentation BEF, voisinage, diversité fonctionnelle, IDENT.

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 score0.019
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.012
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.203 · 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
Published2023
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