MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7111906631

Modélisation des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette en forêt boréale québécoise : développement et application de nouvelles approches statistiques

2025· other· fr· W7111906631 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNatural regenerationPilotage
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ Les insectes défoliateurs constituent l’une des principales sources de perturbation naturelle dans les écosystèmes forestiers boréaux. Parmi eux, la tordeuse des bourgeons de l’épinette (TBE) est responsable de cycles épidémiques récurrents qui provoquent des défoliations massives en Amérique du Nord. En plus de ses impacts écologiques sur la structure et la composition des peuplements, la TBE engendre d’importantes pertes économiques dans le secteur forestier. Dans un contexte de changement climatique, la dynamique de cette espèce et la vulnérabilité des forêts qu’elle affecte pourraient évoluer de manière significative, sous l’effet combiné de facteurs climatiques directs et de processus écologiques non linéaires encore mal compris. À ce jour, les interactions entre climat, structure du couvert forestier et intensité des épisodes de défoliation demeurent peu explorées dans une perspective temporelle intégrée. Il devient donc impératif de développer des outils statistiques adaptés afin de mieux caractériser et anticiper les réponses écosystémiques aux perturbations biotiques futures. Cette thèse s’articule autour de trois chapitres complémentaires qui visent à mieux comprendre, modéliser et anticiper les dynamiques de défoliation causées par la TBE dans les forêts boréales du Québec. En mobilisant des approches statistiques novatrices, fondées sur la nature ordinale des données, la dépendance temporelle des épidémies et l’hétérogénéité spatiale des conditions écologiques, ce travail propose une lecture intégrée des processus qui structurent les régimes de perturbation à l'échelles de l'unité paysagère. Le premier chapitre introduit le modèle autorégressif à catégories adjacentes (ACAR), spécifiquement adapté aux séries temporelles de données ordinales. Appliqué à des séries dendrochronologiques couvrant plus d’un demi-siècle, ce modèle a permis d’identifier des seuils climatiques critiques et des dynamiques régionales différenciées, mettant en lumière l’influence du climat saisonnier sur l’intensité et la persistance des épisodes de défoliation. Le deuxième chapitre élargit l’analyse en intégrant la dimension spatiale à l’échelle des unités de paysage régional (UPR). Grâce à une classification fonctionnelle basée sur les effets climatiques estimés, ce volet révèle des regroupements de territoires partageant des profils similaires de sensibilité épidémique, offrant ainsi une base opérationnelle pour la gestion différenciée du risque à l’échelle du Québec boréal. Enfin, le troisième chapitre explore les trajectoires futures de la défoliation sous trois scénarios climatiques RCP (Representative Concentration Pathways). En isolant les effets marginaux du climat futur, il met en évidence des gradients de vulnérabilité différenciés selon les UPR. Ces résultats confirment que les effets du changement climatique sur les perturbations biotiques ne seront ni uniformes ni linéaires, et soulignent la nécessité d’une planification territoriale adaptative En somme, cette thèse propose un cadre méthodologique rigoureux et extensible pour l’étude des perturbations écologiques, et fournit des outils d’aide à la décision pour anticiper les effets du climat sur les forêts boréales. Elle contribue ainsi à une meilleure compréhension des risques épidémiques à long terme et à l’élaboration de stratégies de gestion forestière plus résilientes face aux changements globaux. ABSTRACT Defoliating insects are among the main sources of disturbance in boreal forest ecosystems. Among them, the spruce budworm (SBW) is responsible for recurrent epidemic cycles that cause massive defoliation events across North America. In addition to its ecological impacts on forest stand structure and composition, SBW induces substantial economic losses in the forestry sector. Under climate change, both the dynamics of this species and the vulnerability of the forests it affects are likely to shift significantly due to the combined effects of direct climatic factors and poorly understood non-linear ecological processes. To date, interactions among climate, forest canopy structure, and the severity of defoliation events remain insufficiently explored from a temporally integrated perspective. It is therefore imperative to develop suitable statistical tools to better characterize and anticipate ecosystem responses to future biotic disturbances. This dissertation is structured around three complementary chapters aimed at improving the understanding, modeling, and forecasting of SBW defoliation dynamics in Quebec's boreal forests. Using innovative statistical approaches that account for the ordinal nature of the data, the temporal dependence of outbreaks, and the spatial heterogeneity of ecological conditions, this work provides an integrated framework for analyzing the processes shaping disturbance regimes at the landscape unit scale. The first chapter introduces the adjacent-category autoregressive (ACAR) model, specifically tailored for ordinal time series. Applied to dendrochronological series spanning over half a century, this model enabled the identification of critical climatic thresholds and region-specific dynamics, shedding light on the influence of seasonal climate on the intensity and persistence of defoliation episodes. The second chapter extends the analysis by incorporating spatial structure at the level of regional landscape units (UPRs). Using a functional classification based on estimated climatic effects, this chapter reveals clusters of territories sharing similar epidemic sensitivity profiles, thereby offering an operational basis for risk-based forest management across Quebec’s boreal region. Finally, the third chapter investigates future defoliation trajectories under three climate change scenarios (RCP 2.6, 4.5, and 8.5). By isolating the marginal effects of future climate, it highlights spatially differentiated vulnerability gradients among UPRs. These results confirm that the impacts of climate change on biotic disturbances will be neither uniform nor linear and emphasize the need for adaptive spatial planning. In summary, this dissertation proposes a rigorous and extensible methodological framework for the study of ordinal ecological disturbances, and offers decision-support tools to anticipate the effects of climate change on boreal forests. It contributes to a deeper understanding of long-term epidemic risks and the development of more resilient forest management strategies in the face of global change.

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)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.484
Threshold uncertainty score0.974

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.004
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.232 · 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 designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue)French-language works237,207