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Enregistrement W2152953609 · doi:10.1139/f00-259

Forest harvest impacts on water quality and aquatic biota on the Boreal Plain: introduction to the TROLS lake program

2001· article· en· W2152953609 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ellie E. Prepas, Bernadette Pinel‐Alloul, Dolors Planas, Ginette Méthot, Serge Paquet, Sharon Reedyk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Biomass (ecology)PhytoplanktonLake ecosystemWater columnPlanktonWater qualityZooplanktonEutrophicationBorealEcologyNutrientEcosystemBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eleven headwater lakes in Alberta's Boreal Plain were monitored for nutrients and plankton 2 years before and 2 years after variable watershed harvesting (harvesting mean 15%, range 0-35%). After harvesting, variations in annual precipitation resulted in lake water residence times that differed by an order of magnitude from one year to the next. During the first posttreatment year, total phosphorus concentrations increased (overall 40%) in most lakes; however, response was most consistent in lakes that were shallow and the water column mixed or weakly thermally stratified. Chlorophyll a, cyanobacteria (Aphanizomenon-Anabaena), and cyanotoxins (microcystin-LR) increased after harvesting, primarily in shallow lakes. Zooplankton abundance and biomass decreased after harvesting, particularly in stratified lakes where edible phytoplankton biomass declined. In the weakly or nonstratified lakes, declines in zooplankton biomass were associated with higher cyanobacterial biomass and cyanotoxins. Posttreatment change in total phosphorus concentration was strongly related to weather (greatest response in a wet year) and relative drainage basin size (drainage basin area to lake volume, r 2 = 0,78, P << 0,01). There was no evidence that buffer strip width (20, 100, and 200 m) influenced lake response. These results suggest that activities within the entire watershed should be the focus of catchment-lake interactions.

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)0,002
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 enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations102
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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