Effets de la saison de coupe sur la dynamique du carbone de la biomasse aérienne et du sol dans une forêt dominée par des conifères
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, la récolte du bois peut se faire en hiver tout comme en été. Lorsqu’elle est faite en hiver, la couverture neigeuse au sol réduirait les impacts de la machinerie lourde sur les sols ainsi que sur la régénération préétablie. Inversement, une récolte effectuée en été lorsque les sols sont dépourvus de neige pourrait entrainer des conséquences néfastes sur les sols, notamment en raison d’une plus grande compaction. Aussi, la récolte, selon qu’elle se produise en hiver ou en été, pourrait exercer une influence sur la capacité des forêts à séquestrer du carbone dans les sols ainsi que dans la biomasse des arbres. Le présent travail avait pour but de vérifier ces hypothèses. Pour ce faire, deux sites se trouvant en forêt boréale sur la Côte-Nord du Québec, et ayant été exploités vingt ans auparavant en été et en hiver ont servi de milieux d’étude. Des échantillons de sols (96 échantillons collectés à 0-15 cm) ont été récoltés à l’intérieur de 24 placettes circulaires (400 m2/placette) situées sur ces deux sites pour évaluer leurs propriétés physico-chimiques ainsi que leur stock de carbone. Aussi, les arbres et la végétation du sous-bois de toutes les placettes ont été inventoriés afin d’estimer la biomasse et son stock de carbone. Contrairement à nos hypothèses de départ, les résultats n’ont pas montré de différence significative pour les propriétés physico-chimiques ainsi que le carbone des sols entre les deux saisons de récolte. La même tendance a été constatée en ce qui concerne les stocks de carbone des arbres. Nos résultats suggèrent que la perturbation du sol était plus faible en raison de la coupe avec protection de la régénération et des sols (CPRS), indépendamment de la saison de récolte. La CPRS limite la circulation de la machinerie lourde. Elle permettrait, de ce fait, de réduire les effets néfastes de la machinerie sur les sols et de produire des conditions de croissance favorables à la régénération établie. Les résultats de notre étude semblent confirmer l’efficacité de la CPRS pour limiter les perturbations aux sols lors de la récolte estivale des forêts boréales sur sols sableux, et ils contribuent à la compréhension du rôle de puits de carbone joué par la forêt boréale après une récolte de bois.
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 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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 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".