Macroinvertebrate response to logging in coastal headwater streams of Washington, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
We examined the effects of logging on macroinvertebrate assemblages in first-order streams of four coniferous watersheds in Washington's Coastal Mountain ranges. Each watershed contained three to four first-order streams that were placed into one of three treatment types: clear-cut logging, operational buffer-strip (2.521 m) logging, or uncut reference streams. Prelogging baseline data on macroinvertebrate assemblages, channel morphology, sediment composition, sediment accretion rates, and water temperatures were collected from each stream in summer 1998. Logging operations were conducted the next winter and spring. Streams were resampled in summer 1999, within 1 year of logging, and summer 2000, 1+ years after logging. Preexisting treatment differences did not exist in 1998, indicating that postharvest treatment differences could be attributed to logging operations. In 1999, densities of macroinvertebrate collectors, densities and biomass of macroinvertebrate shredders, and accretion rates of organic sediments were greater in clear-cut and buffered streams than uncut references. These differences diminished by 2000. An increase in collecting and shredding macroinvertebrate is not a typical response to logging and may reflect the fact that logged streams became buried under slash, increasing detrital food supplies for these organisms. The narrow buffers used for this study did not prevent macroinvertebrate community changes associated with logging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».