Comparative impacts of fire and forest harvesting on water quality in Boreal Shield lakes
Notice bibliographique
Résumé
Water quality was monitored in Boreal Shield lakes for 3 years following their simultaneous impact by clearcut logging or wildfire. Seventeen similar undisturbed lakes served as references. Dissolved organic carbon (DOC) and the light attenuation coefficient (εPAR) were up to threefold higher in cut lakes than in reference and burnt lakes. Compared with median values for reference lakes, cut and burnt lakes had higher concentrations of total phosphorus (TP) (two- to three-fold), total organic nitrogen (TON) (twofold), and K+, Cl-, and Ca2+ (up to sixfold). NO3- and SO42- concentrations were up to 60- and 6-fold higher, respectively, in burnt lakes than in reference and cut lakes. In most cases, impacts were directly proportional to the area harvested or burnt divided by the lake's volume or area. These simple models correctly predicted the changes observed in three lakes harvested during the study. Some of the ob served effects occur on different time scales. Mobile ions released by fire (K+, Cl-, SO42-, NO3-) or harvesting (K+, Cl-, some DOC) are rapidly flushed out of the watershed (50% decrease in 3 years). Other constituents or properties (TP, TON, DOC, εPAR, Ca2+, Mg2+) show little change or are still increasing after 3 years and will take a longer time to reach normal 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».