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Record W7066977644

La séquestration du carbone dans les écosystèmes de la forêt boréale selon les traitements sylvicoles

2021· other· fr· W7066977644 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicDiverse Scientific and Economic Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiomeTropical forestLife history
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les forêts couvrent 31% de la surface terrestre en plus de stocker environ le double de carbone (C) contenu dans l'atmosphère. Elles ont donc un rôle important à jouer dans le contexte de la réduction des émissions de C à l'atmosphère, en plus d'être des moteurs de développement économique et social. Dans le cadre de cette étude, différentes pratiques sylvicoles ont été comparées en utilisant des données terrain afin de comprendre leurs effets sur l'accumulation de C en forêt, et sur la répartition du C entre les différents réservoirs de l'écosystème. Cette étude s'est déroulée à la Forêt Montmorency, la forêt d'enseignement et de recherche de l'Université Laval, située dans le biome boréal, et plus précisément dans le domaine bioclimatique de la sapinière à bouleau blanc de l'Est. Les traitements sylvicoles testés incluaient : la conservation (pour permettre au peuplement d'atteindre le stade de vieille forêt), la coupe partielle et la coupe totale avec protection de la régénération et des sols (CPRS). Ce projet visait à comparer la quantité moyenne de C que renferment chaque réservoir (biomasse, bois mort, litière et matière organique de l'humus et du sol minéral) et la proportion qu'occupe chacun des réservoirs par rapport au contenu total de C de l'écosystème dans des sapinières soumises à l'une ou l'autre de ces traitements sylvicoles. Les hypothèses étaient que la coupe partielle permet de stocker en moyenne plus de C dans le sol et les débris ligneux que la CPRS, et que la conservation des vieilles sapinières permet de préserver un plus grand stock de C que les sapinières aménagées. Les donnée sont été récoltées dans un réseau de placettes de différents âges, pour quantifier les stocks moyens associés aux différents traitements, et en utilisant un protocole standardisé d'échantillonnage des stocks de C. Nos résultats ont confirmé notre première hypothèse que les peuplements soumis à la coupe partielle stockeraient en moyenne plus de C que ceux soumis à la coupe totale. En particulier, les chicots et les débris ligneux stockent en moyenne plus de C sous un régime de coupe partielle plutôt que sous un régime de coupe totale. Cependant, le choix du traitement sylvicole ne semble pas avoir d'effet sur les stocks de C du sol. La perturbation du sol parla machinerie forestière, au Québec, est soumise à des réglementations qui limitent à 33% de la zone de récolte les sentiers de débardage, ce qui contribue probablement à réduire les différences entre les traitements sylvicoles. Pour notre deuxième hypothèse, nos résultats suggèrent que les vieilles forêts ont des stocks de C plus importants que les peuplements soumis à la coupe totale; cependant, les peuplements soumis à la coupe partielle ressemblaient en partie aux vieilles forêts en matière de stockage de C dans les débris ligneux et chicots. Finalement, si la Forêt Montmorency cherche à atteindre à la fois des objectifs de séquestration et de stockage de C sur le territoire et de production de bois, la coupe partielle semble être une pratique plus avantageuse que la coupe totale. La conservation des vieilles forêts est tout aussi avantageuse en matière de stockage du C, en plus de permettre d'atteindre des objectifs de protection de la biodiversité. Cette étude contribue aux connaissances scientifiques sur le rôle de l'aménagement forestier sur le cycle du C.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.987
Threshold uncertainty score0.026

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.176
Teacher spread0.164 · 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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Published2021
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