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Record W7112241773

Comment la défoliation de la tordeuse des bourgeons de l’épinette façonne-t-elle les traits hydrauliques et anatomiques des conifères boréaux ?

2025· other· fr· W7112241773 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnvironmental factorPlant tissueSubfossil
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La tordeuse des bourgeons de l'épinette (Choristoneura fumiferana (Clemens), TBE) est un insecte ravageur qui s’attaque à plusieurs espèces de conifères, dont le sapin baumier et les épinettes. La défoliation par la TBE entraîne à long terme une perte graduelle des aiguilles, affectant ainsi plusieurs processus physiologiques chez les arbres défoliés, notamment la croissance radiale, drastiquement réduite lors d’une épidémie sévère, les traits hydrauliques et anatomiques du xylème. Une meilleure connaissance des causes affectant le dépérissement et la mortalité des espèces touchées est nécessaire. L’objectif général de cette étude est d’évaluer l’impact de la défoliation sur la vulnérabilité des essences hôtes de la tordeuse des bourgeons de l’épinette. Les objectifs spécifiques sont de caractériser les traits hydrauliques, anatomiques et de croissance des trois conifères sous défoliation. Un total de 190 arbres matures a été échantillonné dans 32 sites défoliés par la TBE dans la région de Saguenay-Lac-Saint-Jean au cours de l’année 2022 pour analyser (1) la perte de conductivité hydraulique et (2) l’anatomie du xylème sous défoliation. Des courbes de perte de conductivité hydraulique de la tige ont été générées à l’aide du CAVITRON, déterminant le potentiel hydrique induisant une perte de 50% de la conductivité de la tige (P50) et ont permis de calculer la marge de sécurité hydraulique à différents niveaux de défoliation pour chaque essence. Les traits anatomiques des branches (largeur des parois, largeur du lumen, diamètre cellulaire) ont été caractérisés à partir de coupes minces colorées à la safranine et mesurés à partir du logiciel WinCellTM. La défoliation a été estimée sur les années 2019 – 2022, à partir des branches récoltées pour les mesures d’anatomie. Une description écologique des sites a été réalisée au cours de l’été 2023, comprenant une caractérisation du milieu physique et du peuplement. Nous avons identifié un effet significatif des espèces sur le P50. L’épinette noire était l’espèce avec le P50 le plus négatif, démontrant une meilleure résistance à la cavitation du xylème par rapport aux autres espèces. De plus, le sapin baumier et l'épinette blanche avait une marge de sécurité hydraulique positive, mais plus étroite par rapport à l'épinette noire, ce qui peut augmenter le risque de cavitation entrainant la mortalité. Aussi, des mesures du diamètre hydraulique des trachéides et de l’épaisseur des parois cellulaires ont été réalisées pour déterminer les modifications occasionnées par la défoliation sur les caractéristiques anatomiques du bois. Le sapin baumier a présenté une épaisseur de paroi plus mince par rapport aux épinettes. Ainsi, le rapport lumen/paroi était plus petit pour le sapin baumier que pour les épinettes. La défoliation a été plus forte pour les années 2019 et 2020 et a diminué en 2021 et 2022 pour toutes les essences avec des pourcentages de défoliation pour le sapin baumier et l’épinette blanche situés entre 55% et 49 % et entre 9% et 22,2% pour l’épinette noire. Nos résultats issus des modèles Random Forest ont démontré que plusieurs variables, dont l’essence, la défoliation et certains traits hydrauliques, contribuaient à expliquer les valeurs de P12 et de P50 mesurées. Cette étude a réussi à démontrer comment la défoliation par la TBE modifiait les traits anatomiques des espèces étudiées, tels que le diamètre des trachéides et l’épaisseur des parois. Ces modifications augmentent la vulnérabilité des espèces à la cavitation. Par conséquent, des évènements de défoliation, associés à des périodes de fortes sécheresses, peuvent engendrer une mortalité à grande échelle dans les peuplements.

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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.981
Threshold uncertainty score0.039

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 studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.011
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.224 · 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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Published2025
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