Quantifying the temporal dynamics of wood in large rivers: field trials of wood surveying, dating, tracking, and monitoring techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wood plays an important role in stream ecology and geomorphology. Previous studies of wood in rivers have quantified spatial distributions but temporal dynamics remain poorly documented. The lack of such data is related to limitations of existing methods, especially when applied to large rivers. Five techniques are field‐tested to assess their utility for quantifying the temporal dynamics in rivers: repeated high‐resolution aerial surveys, the measurement of wood physical characteristics as proxies for 14 C dating, passive and active radio frequency identification (RFID) tags, radio transmitters, and video. The spatial distribution of wood is surveyed using aerial imagery with a resolution finer than 0·10 m. The estimation of temporal trends by repeated aerial‐based surveys needs to consider vegetation growth and hiding. Wood residence times can be calculated using 14 C analysis, but the assessment of wood physical characteristics including decay status and wood density offers a cheaper, if less accurate, alternative. Wood resistance to penetration is tested but results are not significant. Radio transmitters are reliable for multi‐year (∼5 year) surveys and can be detected at 800 m. Passive RFID tags are limited by a read range of 0·30 m but are reliable for longer term (>5 year) studies. Active RFID tags combine a moderate read range (10–300 m) and low cost with in‐flood detection but require more testing. Video monitoring of wood passing on the surface of a river is successfully implemented. For a single flood on the Ain River (France), wood transport rates are an order of magnitude higher on the rising limb of the hydrograph than on the falling limb. Overall, the techniques improve the ability to gather the data needed to understand wood transfer processes and calibrate budgets of wood in rivers. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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