Long‐term modelling of landslides for different forest management practices
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 Long‐term effects of different forest management practices on landslide initiation and volume were analysed using a physically based slope stability model. The watershed‐based model calculates the effects of multiple harvesting entries on slope stability by accounting for the cumulative impacts of a prior vegetation removal on a more recent removal related to vegetation root strength and tree surcharge. Four sequential clearcuts and partial cuts with variable rotation lengths were simulated with or without leave areas and with or without understorey vegetation in a subwatershed of Carnation Creek, Vancouver Island, British Columbia. The combined infinite slope and distributed hydrologic models used to calculate safety factor revealed that most of the simulated landslides were clustered within a 5 to 17 year period after initial harvesting in cases where sufficient time ( c . 50 years) lapsed prior to the next harvesting cycle. Partial cutting produced fewer landslides and reduced landslide volume by 1·4‐ to 1·6‐fold compared to clearcutting. Approximately the same total landslide volume was produced when 100 per cent of the site was initially clearcut compared to harvesting 20 per cent of the area in successive 10 year intervals; a similar finding was obtained for partial cutting. Vegetation leave areas were effective in reducing landsliding by 2‐ to 3‐fold. Retaining vigorous understorey vegetation also reduced landslide volume by 3·8‐ to 4·8‐fold. The combined management strategies of partial cutting, increasing rotation length, provision of leave areas, and retention of viable understorey vegetation offer the best alternative for minimizing landslide occurrence in managed forests. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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.
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 | 0,000 | 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