Diversité et résilience végétales des pessières noires à lichens de la forêt boréale québécoise deux années après perturbations sylvicoles
Bibliographic record
Abstract
L'épinette noire (Picea mariana (Mill.) BSP) est l'espèce qui domine le paysage du domaine de la Pessière noire à mousses (PM). Bien que cette espèce soit adaptée au passage des perturbations naturelles, des accidents de régénération peuvent avoir lieu, créant des îlots forestiers de faible densité. L'ouverture des peuplements forme des pessières noires à lichens, ces dernières sont également appelées dénudés secs (DS) et constituent un état alternatif stable des PM. Actuellement, près de 7% de ce domaine écologique est formé par des DS. Ces milieux sont considérés comme étant fragiles et improductifs. Toutefois, la réponse des DS aux perturbations sylvicoles n'ayant pas encore été testée, la productivité et la capacité du support à court terme des DS demeurent méconnues. Dans la présente étude, l'objectif général est d'expérimenter les effets des perturbations sylvicoles sur la productivité des DS, afin d'en évaluer sa resilience écologique après perturbations sylvicoles. Les objectifs spécifiques sont de mesurer le recouvrement et la composition végétale du sous-bois, de déterminer la variation des matrices floristiques entre les DS et les PM avant-après perturbations et d'analyser la réponse physiologique de trois bioindicateurs, l'épinette noire (EPN) de <1 m, le kalmia à feuilles étroites (KAL) et le rhododendron du Labrador (RHO). Un dispositif expérimental factoriel en six blocs complets totalisant 36 ha a été mis en place à -220 km au nord du Lac Saint-Jean en 2005. Le suivi du recouvrement et de la biodiversité végétale ainsi que des mesures physiologiques de photosynthèse nette (Pn) et de statut nutritif foliaire des bioindicateurs, ont été effectués avant (2005) et après les perturbations (2006-2007) et ont permis de comparer les DS aux PM. Les travaux sylvicoles ont permis de créer trois niveaux de perturbations; coupe (S0), coupe et scarifiage (SI) et bande non-perturbée (NP). Également, cinq microsites de perturbation ont été suivis; bande non-perturbée (NP), intersentier (S0i) et sentier de débardage (S0s), intersillon (Sli) et sillon de scarifiage (Sis). Un inventaire exhaustif de la végétation a permis d'évaluer le recouvrement dans tous ces microsites. Les résultats montrent que la différence du recouvrement initial en EPN entre les DS et les PM ne se maintient pas après les perturbations, une baisse marquée du recouvrement étant observée dans les PM. De plus, la variation dans le temps des matrices floristiques montre une efficiente capacité de restructuration des DS. Dans le cas des KAL et des RHO, la différence initiale entre les peuplements n'était pas affectée par les perturbations. En termes de biodiversité, une similarité entre les peuplements est observée. Toutefois, les perturbations semblent améliorer l'équirépartition des espèces présentes dans les SOs et dans les Sis des PM, ces microsites étant hautement altérés par la machinerie. Également, l'abondance spécifique des espèces dans les PM a été fortement inhibée dans le niveau S0, notamment dans le microsite SOs, cette différence entre les peuplements est observée un an après les perturbations. Excepté pour les teneurs en N et en P des EPN, où des gains ont été notés après les travaux sylvicoles, les résultats physiologiques présentent peu de différences entre les peuplements étudiés et entre les périodes avant-après perturbations. Les taux de Pn sont davantage affectés dans les DS, les valeurs étant près ou inférieures à celles retrouvées dans les NP. Nos résultats suggèrent une stabilité et une capacité de support comparables entre les DS et les PM, ce qui laisse croire à une resilience élevée dans les DS et jette un nouveau regard sur la fragilité présumée dans ce type d'écosystème.
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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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".