Effects of Logging Second‐Growth Forests on Headwater Populations of Coastal Cutthroat Trout: A 6‐Year, Multistream, Before‐and‐After Field Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To understand how logging of second‐growth forests affects populations of coastal cutthroat trout Oncorhynchus clarkii clarkii, we examined trout relative abundance, body condition (mass relative to length), and physical and thermal habitat in the summer and winter in four headwater streams (two treatment streams and two nonlogged control streams) over a 6‐year period (2 years prelogging [1997–1998] and 4 years postlogging [1999–2002]). This is one of the first efforts to conduct a multiyear, replicated stream, before‐and‐after experiment on this scale to assess the effects of logging on fish and habitat. In the treatment streams, 21% of the watershed area was logged by clear‐cutting (no scarification or slash‐burning). Careful logging approaches were employed to remove most of the riparian overstory (i.e., no machines were used within 5 m of stream, logs were felled and yarded away from riparian zones, all shrubs were left behind, and large wood was left in streams). Because a cooler summer climate occurred coincidentally with our postlogging period (the mean daily average summer air temperature was 1–2°C cooler than the temperature during the prelogging period), the mean average and mean maximum daily stream temperatures declined after the logging period in the control streams and remained the same in the treatment streams. After accounting for the effects of climate, logging had warmed treatment streams by about 1°C. We could not detect any logging treatment effects on summer or winter relative abundance or condition, nor were any changes evident to instream physical habitat associated with the logging treatment. These results were probably attributable to the careful logging approaches employed and the cooler climate that occurred during the postlogging period.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».