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Enregistrement W2158098588 · doi:10.1139/f01-199

Historical changes in the distribution and functions of large wood in Puget Lowland rivers

2002· article· en· W2158098588 sur OpenAlexvenueno aff
Brian D. Collins, David R. Montgomery, Andrew D. Haas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersNatural Resources Conservation Service
Mots-clésFloodplainHabitatAbundance (ecology)Channel (broadcasting)Hydrology (agriculture)EcologyGeographyEnvironmental scienceGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined changes in wood abundance and functions in Puget Lowland rivers from the last ~150 years of land use by comparing field data from an 11-km-long protected reach of the Nisqually River with field data from the Snohomish and Stillaguamish rivers and with archival data from several Puget Lowland rivers. Current wood abundance is one to two orders of magnitude less than before European settlement in the Snohomish and Stillaguamish basins. Most importantly, wood jams are now rare because of a lack of very large wood that can function as key pieces and low rates of wood recruitment. These changes in wood abundance and size appear to have fundamentally changed the morphology, dynamics, and habitat abundance and characteristics of lowland rivers across scales from channel unit to valley bottom. Based on our field studies, rivers had substantially more and deeper pools historically. Archival data and field studies indicate that wood jams were integral to creating and maintaining a dynamic, anastomosing river pattern with numerous floodplain channels and abundant edge habitat and routed floodwaters and sediment onto floodplains. Establishing the condition of the riverine landscape before European settlement sets a reference against which to evaluate contemporary conditions and develop restoration objectives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations153
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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