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Enregistrement W2035998742 · doi:10.1139/x05-203

Characterizing flow regimes for floodplain forest conservation: an assessment of factors affecting sapling growth and survivorship on three cold desert rivers

2005· article· en· W2035998742 sur OpenAlexvenueno aff
Douglas C. Andersen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBureau of ReclamationU.S. Geological SurveyColorado State University
Mots-clésSurvivorship curveFloodplainEnvironmental sciencePrecipitationFlood mythContext (archaeology)EcologyHydrology (agriculture)BiologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I analyzed annual height growth and survivorship of Fremont cottonwood (Populus fremontii S. Watson) saplings on three floodplains in Colorado and Utah to assess responses to interannual variation in flow regime and summer precipitation. Mammal exclosures, supplemented with an insecticide treatment at one site, were used to assess flow regime – herbivore interactions. Multiple regression analyses on data collected over 7–11 years indicated that growth of continuously injury-free saplings was positively related to either peak discharge or the maximum 30-day discharge but was not related to interannual decline in the late-summer river stage (ΔW MIN ) or precipitation. Growth was fastest where ΔW MIN was smallest and depth to the late-summer water table moderate (≤1.5 m). Survivorship increased with ΔW MIN where the water table was at shallow depths. Herbivory reduced long-term height growth and survivorship by up to 60% and 50%, respectively. The results support the concept that flow history and environmental context determine whether a particular flow will have a net positive or negative influence on growth and survivorship and suggest that the flow regime that best promotes sapling growth and survival along managed rivers features a short spring flood pulse and constant base flow, with no interannual variation in the hydrograph. Because environmental contexts vary, interannual variation may be necessary for best overall stand performance.

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 enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,321
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

Citations19
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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