Effects of riparian forest harvest on streams: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Summary Riparian forest harvesting impacts streams in many ways, from altering temperature regimes, shifting geomorphic structure, increasing sediment fluxes and affecting fish populations. However, we have noted considerable variation in the results between studies that led us to ask whether the effects of forest harvesting on streams were consistent between studies. We used meta‐analysis of 34 replicated studies to address the effects of riparian logging on biological and chemical components of streams in contrast to control sites. We found that the overall effect sizes of several response variables in replicated studies were significantly higher than zero, especially benthic invertebrates, and nitrogen and potassium concentrations. However, there was a very large amount of variation in the effect sizes between studies, and for many measures, the effect sizes from different studies were positive or negative, indicating site‐specific responses. We explored whether stream size, stream gradient and regional potential evapotranspiration could explain some of the effect size variation between studies. Relations with these environmental variables were weak, but suggestive that some of the context‐specific, individual outcomes might be due to underlying environmental differences between sites. Synthesis and applications. Despite relatively low numbers of replicated studies, we found significant overall effects of riparian forest harvesting although the magnitude and direction of responses within individual studies were site specific. This lack of consistency in the direction of effect sizes suggests we need a more context‐dependent approach to the protection of freshwaters from forest management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».