The influence of riparian vegetation on leaf litter inputs to Boreal Shield streams: implications for partial-harvest logging in riparian reserves
Notice bibliographique
Résumé
Litter inputs to headwater streams were measured to characterize and describe input patterns to the streams and to quantify the relationships between leaf litter inputs and surrounding riparian characteristics in Boreal Shield forests. Our goal was to provide information on litter inputs to streams in the Boreal Shield to determine if partial-harvest logging of commercial trees within riparian reserves has the potential to cause significant changes to litter inputs. Total leaf litter comprised 87% deciduous leaves and 13% conifer needles during the June to October periods. Commercial deciduous tree species accounted for approximately 50% of total deciduous leaf litter inputs. Distance-weighted deciduous basal area was the best predictor of overstorey deciduous litter (r2 = 0.597, P = <0.001), indicating that the size, abundance, and proximity of deciduous trees to streams are important to deciduous litter inputs. Leaf litter inputs to Boreal Shield streams are strongly influenced by surrounding riparian vegetation and can be effectively predicted by stem basal area. A linear regression model based on commercial deciduous tree basal area is presented that can be useful to determine the number of trees to retain within a riparian area to maintain leaf litter inputs at or near preharvest levels.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».