The role of forests in regulating water: The Turkey Lakes Watershed case study
Notice bibliographique
Résumé
Long-term experimental catchment studies, applied to relatively undisturbed ecosystems, provide reliable hydrologic data that are highly relevant to forest management decisions on water supply and quality. A number of large-scale, long term catchment studies have been conducted in North America to examine these linkages and processes in support of watershed management decisions. Among these the Turkey Lakes Watershed (TLW), a rare example of a long-term fully integrated examination of the biology and chemistry of the atmosphere, forests, soils, streams, and lakes, is presented as a case study. Multi-agency, interdisciplinary research at the TLW, which has strong links nationally and internationally, has included hydrological studies, examination of landscape influences on nutrient export to surface waters, and impacts of catchment disturbance on water yield, nutrient flux, carbon cycling, and sedimentation in streams. Application of partial cut harvest systems in the TLW tolerant hardwood forest resulted in reduced runoff and improved water quality (sediment, nitrate and calcium concentrations) relative to clearcut harvest. Twenty years after the initiation of reductions in atmospheric S emissions losses of SO 4 2- from some headwater basins remain high and there is little evidence of acidification recovery in TLW surface waters. The TLW research approach can be used globally to scientifically assess how natural and human actions affect the important services provided by forested watersheds. For example, TLW results have contributed to international policy on acid rain reductions and air quality agreements. Key words: forest hydrology, water quality, hydrochemistry, forest disturbance, forest harvest, acid rain
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».