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Enregistrement W1964604850 · doi:10.1139/x10-106

Characteristics of downed wood across headwater riparian ecotones: integrating the stream with the riparian area

2010· article· en· W1964604850 sur OpenAlexvenueno aff
Kathryn L. Holmes, P. Charles Goebel, Arthur E. L. Morris

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotoneRiparian zoneRiparian forestHydrology (agriculture)STREAMSEnvironmental scienceCoarse woody debrisChannel (broadcasting)GeologyForestryEcologyGeographyHabitatEngineeringGeotechnical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although downed wood is a significant structural component of riparian ecotones, most studies of downed wood dynamics are conducted only within the stream bankfull channel or on the riparian forest floor. We examined downed wood structural characteristics (e.g., length, volume, and decay class) across the entire riparian ecotone of seven headwater streams in mature deciduous forests of northeastern Ohio to understand the structural relationships between downed wood and riparian ecotones. Sampling was stratified by hydrogeomorphic zones that were defined by lateral position within the riparian ecotone and correspond to differing fluvial geomorphology. Most downed wood pieces sampled were small (<1 m) and with a high decay class. Downed wood pieces within the baseflow zone (within the wetted channel) were smaller and more abundant than those within the transitional zone (within the bankfull channel excluding the wetted channel). Surface contact was inversely related to aquatic influence across the riparian ecotone, with downed wood in Zone 3 (riparian area beyond the bankfull channel) having significantly higher contact than wood within the other zones. The ecotonal approach and the incorporation of hydrogeomorphic influences is an alternative approach that moves beyond traditional approaches to more holistic management of riparian forests.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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