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Enregistrement W1973833646 · doi:10.1139/x08-191

Stream temperature responses to partial-harvest logging in riparian buffers of boreal mixedwood forest watersheds

2009· article· en· W1973833646 sur OpenAlexaffvenue
David P. Kreutzweiser, Scott S. Capell, Stephen B. Holmes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiparian zoneLoggingEnvironmental scienceBorealCanopyTaigaClearcuttingSTREAMSRiparian forestHydrology (agriculture)Basal areaDisturbance (geology)ForestryEcologyGeologyGeographyHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of a larger study to examine the operational feasibility, ecological benefits, and environmental impacts of partial-harvest logging in riparian buffers along boreal mixedwood forest streams, we determined the effects on summer stream temperatures. Three logged study reaches were compared with three reference reaches over two prelogging and two postlogging summers. Partial-harvest logging resulted in an average removal of 10%, 20%, and 28% of the basal area from riparian buffers at the three logged sites. At the two more intensively logged sites, there were small (<10%) reductions in canopy cover (P = 0.024) and no significant changes in light at stream surfaces (P > 0.18). There were no measurable impacts on stream temperatures at two of the three logged sites. At the most intensively logged site, daily maximum temperatures were significantly higher (∼4 °C) for about 6 weeks in the first summer after logging than in prelogging years or at the reference sites (P < 0.001). Temperature increases were attributed to a logging-induced temporary disruption of cool water inputs from ground disturbance in a lateral-input seep area. Our results indicate that partial-harvest logging in riparian buffers of boreal mixedwood forest streams can sustain effective canopy cover and mitigate logging-induced water temperature increases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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