Influences of riparian logging and in-stream large wood removal on pool habitat and salmonid density and biomass: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a meta-analysis using data from 37 studies to assess whether the effects of streamside clear-cut logging on large wood (LW), pool size and number, and summertime salmonid density and standing crop biomass were influenced by stream size and gradient, time since logging was last conducted (1–100 years), and removal of in-stream LW. Age-specific (age 0 (fry) and age 1+ (juveniles)) and species-specific (coho salmon ( Oncorhynchus kisutch ), cutthroat trout ( Oncorhynchus clarki ), and steelhead and rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss )) comparisons were also made. The majority of studies reported negative postlogging responses for LW and pool habitat but positive responses for salmonid density and biomass, with the greatest reductions in all variables generally associated with a thorough removal of in-stream LW. The magnitude of postlogging responses was largely independent of stream size, gradient, and time since logging last occurred. In terms of density and biomass, juveniles were more negatively affected by logging than fry. Of the surveyed species, steelhead trout appeared to be most resilient to riparian logging. Within the time frame covered by the analyses, streams whose riparian zones have been logged may be able to sustain salmonid populations (and even exceed preharvest levels) as long as rigorous removal of LW is not undertaken.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».