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Enregistrement W1972531493 · doi:10.1139/x09-035

Temporal dynamics of large woody debris in small streams of the Alberta foothills, Canada

2009· article· en· W1972531493 sur OpenAlexaffvenueabout
Sonya Powell, Lori D. Daniels, Trevor A. Jones

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensOntario Forest Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLarge woody debrisCoarse woody debrisSTREAMSRiparian zoneDendrochronologyEcologyRiparian forestSnagEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Forest dynamicsFoothillsDebrisGeologyHabitatBiologyOceanographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large woody debris (LWD) is a key link between riparian forests and streams; however, the temporal dynamics of in-stream wood remains poorly quantified. Using dendrochronology, we evaluated the dynamics of five Pinus -dominated and five Picea -dominated riparian forests in the foothills of Alberta and cross-dated the ring widths of 186 pieces of LWD. Time since death of LWD ranged from 2 to 143 years, with maximums of 86 and 143 years for Pinus and Picea, respectively. Recruitment of Pinus LWD was influenced by stand-replacing fires followed by self-thinning about 40 years after stand establishment. In uneven-aged Picea-dominated forests, tree mortality and LWD recruitment were due to fine-scale disturbances. Time since death increased significantly with decay and position classes, which resulted in changes in LWD function through time. LWD persisted in the bridge position for about 30 years. Bridged LWD was least decayed, was significantly longer, and had greater volume than LWD in other positions. LWD remained in partial bridge and loose positions about 15 years and >80 years when submerged in water and buried in sediment. Given the persistence of LWD, we conclude that management that alters wood abundance and recruitment has short- and long-term implications for the structure and function of small streams.

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)0,001
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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