Intensive silvicultural system in the boreal region : impact of mixing tree species on litter decomposition process and carbon storage
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années la sylviculture intensive prend une grande ampleur afin de rapprocher la source de fibres des usines, d'accroître la productivité des plantations, et de diminuer la pression de coupe sur les forêts naturelles. Toutefois un débat sur le type d'aménagement optimal des plantations oppose l'aménagement mono- et pluri-spécifique. Il est important de mieux comprendre le fonctionnement de ces écosystèmes pour en effectuer une bonne gestion et d'optimiser les services écosystémiques que ces plantations fournissent. La décomposition des litières et le recyclage des nutriments sont des processus complexes essentiels au fonctionnement des écosystèmes. Ainsi mon projet de thèse visait à mieux comprendre l'influence de la mixité de deux essences forestières, à savoir l'épinette blanche et le peuplier hybride, en comparaison à des plantations pures sur le processus de décomposition des litières et le stockage de carbone. Les résultats de cette étude ne montrent pas d'amélioration du processus de décomposition avec le mélange du peuplier et de l'épinette ou de leurs litières. En revanche, le mélange de ces deux espèces en plantation tamponne les effets contrastés du peuplier et de l'épinette observés dans les plantations monospécifiques. De plus, le stockage de carbone et la productivité du peuplier sont améliorés dans les plantations mixtes par rapport aux plantations monospécifiques. Les herbacées semblent être bénéfiques pour la diversité d'organismes et favorisent la libération d'azote des litières d'arbres. Cet aspect pourrait contrebalancer l'effet négatif de la présence d'herbacées qui entrent en compétition avec les arbres pour les ressources.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".