Cryptic wetlands: integrating hidden wetlands in regression models of the export of dissolved organic carbon from forested landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the relationship between wetlands hidden beneath the forest canopy (‘cryptic wetlands’) and dissolved organic carbon (DOC) export to streams and lakes in forested ecosystems. In the Turkey Lakes Watershed (TLW), located in the Algoma Highlands of central Ontario, Canada, there is substantial natural variation in average annual DOC export (kgC ha−1 year−1), ranging from 11·4 to 31·5 kgC ha−1 year−1 in catchments with no apparent wetlands. We hypothesized that the natural variation in DOC export was related to cryptic wetlands. Cryptic wetlands were derived manually from geographic coordinates that were surveyed with a differential global positioning system, and automatically from identification of topographic depressions and flat slopes (<1·5° ) within a digital elevation model (DEM) in a geographic information system. For the TLW catchments, which are characterized by shallow soils over bedrock, a significant correlation (r2 ≥ 0·9, p < 0·001) between manual and automated methods was observed for scales up to 50 m when a light detection and ranging DEM was used for the topographic analysis. Regression models indicated that cryptic wetlands (%) explained the majority of the natural variation in DOC export (kgC ha−1 year−1), with r2 = 0·88 (p < 0·001) for the model based on the manually derived wetlands and r2 = 0·85 (p < 0·001) for the model based on the automatically derived wetlands. The strength and significance of the automatically derived wetlands (%) versus DOC export (kgC ha−1 year−1) regression model diminished when other sources of DEMs were used. This study emphasizes the importance of including cryptic wetlands in predictive models of DOC export, particularly in catchments where the topography includes depressions and flat areas but no apparent wetlands. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».