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Enregistrement W2132102771 · doi:10.1139/f02-158

Stream temperature responses to clearcut logging in British Columbia: the moderating influences of groundwater and headwater lakes

2002· article· en· W2132102771 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Eric Mellina, R. D. Moore, Scott G. Hinch, J. Stevenson Macdonald, Greg Pearson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTREAMSEnvironmental scienceHydrology (agriculture)BorealLoggingSwampTaigaGroundwaterWater tableEcologyGeographyGeologyForestryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the future timber supply in the northern hemisphere is expected to come from boreal and subboreal forests, little research has been conducted in these regions that examines the temperature responses of small, lake-headed streams to streamside timber harvesting. We examined the temperature patterns of two subboreal outlet streams in north-central British Columbia for 1 year before and 3 years after clearcut logging and found only modest changes (averaging 0.05–1.1°C) with respect to summer daily maximum and minimum temperatures, diurnal fluctuations, and stream cooling. A multistream comparative survey conducted in the same geographic region revealed that streams headed by small lakes or swamps tended to cool as they flowed downstream, and headwater streams warmed, regardless of whether or not timber harvesting took place. Stream cooling was attributed to a combination of warm outlet temperatures (promoted by the presence of the lakes) and cold groundwater inflows. A regression model revealed that summertime downstream warming or cooling in headwater and outlet streams could be predicted by upstream maximum summer temperatures and canopy cover. Lentic water bodies and groundwater inflows are important determinants of stream temperature patterns in subboreal forests and may subsequently moderate their responses to streamside harvesting.

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 enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,982

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations115
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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