Bibliographic record
Abstract
En Amérique du Nord, peu de recherches ont été réalisées sur la restauration des fens. De plus en plus, les industries de la tourbe sont appelées à restaurer des tourbières abandonnées après extraction de la tourbe où les conditions pédologiques ressemblent à celles de fens. Le but de ce projet de recherche est de développer une base écologique à la restauration des fens en Amérique du Nord. Dans un premier temps, j'ai examiné les successions végétales dans les tourbières qui ont été exploitées jusqu'aux strates de tourbe minérotrophe afin de déterminer quelles plantes recolonisent les tourbières abandonnées et sous quelles conditions. L'échantillonnage de 28 tourbières abandonnées à travers le Canada et dans l'État du Minnesota aux États-Unis montre que la revégétation spontanée des secteurs avec tourbe à nue diffère de la végétation colonisant les fens naturels des régions adjacentes. Particulièrement, les Sphagnwn et les Carex. qui abondent dans les fens naturels, ne se retrouvent pas dans les fens exploités puis abandonnés par aspirateur. La majorité des fens abandonnés ont vite été recolonisés par des espèces plutôt apparentées aux milieux humides sans tourbe. Dans un deuxième temps j'ai testé des méthodes de réintroduction d'espèces typiques de fens. Une expérience de trois ans sur le terrain montre qu'une méthode de réintroduction par épandage des diaspores provenant d'un site d'emprunt est efficace pour l'établissement des Car ex et de sphaignes. Jusqu'à maintenant, l'accent a toujours été mis sur les Car ex et les plantes vasculaires pour la restauration des fens. Afin d'en savoir plus sur les conditions environnementales nécessaires à la régénération des mousses typiques de fens, j'ai effectué des expériences en serre et sur le terrain. Un ombrage jusqu'à 50% améliore la régénération des mousses. Le niveau d'eau optimal pour la plupart des mousses se situe juste en dessous de la surface et les sphaignes sont les espèces de bryophytes qui se régénèrent le mieux. Tous ces résultats devraient nous permettre de mieux cibler les efforts pour la restauration des fens.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".