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Enregistrement W2087891047 · doi:10.1139/s04-072

Runoff and phosphorus export patterns in large forested watersheds on the western Canadian Boreal Plain before and for 4 years after wildfire

2005· article· en· W2087891047 sur OpenAlexvenueaboutno aff
J. M. Burke, Ellie E. Prepas, Shawn Douglas Pinder

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedEnvironmental scienceSurface runoffPhosphorusHydrology (agriculture)TaigaBorealParticulatesWater qualityPrecipitationEcologyForestryGeographyChemistryGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined water and phosphorus export patterns in four large (130 to 247 km 2 ) Boreal Plain watersheds (two burned and two reference) before and for 4 years after wildfire and the influence of precipitation intensity and timing on these patterns. Time series analysis of the one burned and one reference watershed monitored before and after fire demonstrated that relative to changes in the reference watershed over the same time period, runoff and dissolved and particulate phosphorus exports were higher in the burned watershed during the four post-fire years than before the fire (P = 0.001). Comparison of post-fire means in all four watersheds monitored for the post-fire years demonstrated that mean water and particulate phosphorus exports were 1.6 (P = 0.01) and 3.7 (P = 0.03) times higher in burned than reference watersheds, respectively. A similar pattern existed for dissolved phosphorus exports, but differences were not significant (P = 0.13). Thus, the pre- vs. post-fire comparison was consistent with, and more powerful than, the post-fire treatment vs. reference comparison. As of year 4 post-fire, burned watersheds continued to export more water and particulate phosphorus per unit area than reference watersheds, particularly during peak flow periods. Key words: watershed disturbance, boreal forest, stream, water quality, fire, phosphorus, runoff.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations56
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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