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Enregistrement W2088451034 · doi:10.1139/x03-070

Effects of streamside logging on stream macroinvertebrate communities and habitat in the sub-boreal forests of British Columbia, Canada

2003· article· en· W2088451034 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Shirley A. Fuchs, Scott G. Hinch, Eric Mellina

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoggingEnvironmental scienceTaigaRiparian zoneBiomass (ecology)BorealCoarse woody debrisSTREAMSHabitatEcologyGuildHydrology (agriculture)GeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of the future timber supply in the Northern Hemisphere will come from boreal and sub-boreal forests, yet there has been little investigation of how aquatic communities in these regions would be affected by logging. We conducted an empirical, comparative study to investigate the effects of streamside clear-cut logging on benthic macroinvertebrates, algal standing stock, and in-stream physical and chemical habitats in the sub-boreal central interior region of British Columbia. We found that streams that flowed through old-growth forests (sites termed "not logged") did not differ from streams flowing through older logged forests (where the riparian zones were harvested 20–25 years before our sampling; sites termed "older logged") with respect to macroinvertebrate total density or biomass, feeding guild density or biomass, and chlorophyll a biomass. However, streams flowing through newly logged forests (where the riparian zones were harvested within 5 years of our sampling; sites termed "recently logged") had nearly twice the macroinvertebrate biomass as those in not logged or older logged sites and higher chlorophyll a biomass. There were no differences among the three stream categories in regard to structural aspects of the physical habitat (e.g., substrate composition, large organic debris density, dimensions of pools and riffles). Streamside logging in sub-boreal forests appears to enhance primary and secondary production, but this phenomenon may only be evident for the first two decades following logging.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations53
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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