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Enregistrement W2186969102 · doi:10.1139/cjfas-2014-0208

Uneven inputs of woody debris to Appalachian streams from superstorm Sandy

2014· article· en· W2186969102 sur OpenAlexvenueno aff
Ross G. Andrew, Kyle J. Hartman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationWest Virginia University
Mots-clésSTREAMSDeposition (geology)FluvialDebrisDisturbance (geology)Hydrology (agriculture)Coarse woody debrisEnvironmental scienceAppalachian RegionSnowEcologyPhysical geographyWest virginiaGeologyGeographyHabitatArchaeologySedimentOceanographyGeomorphologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Headwater streams are the beginnings of fluvial networks and therefore fill a critical role in the development of the Earth’s drainages. Therefore, it is important that we understand the role that disturbances have on these systems and how they translate disturbance downstream. Hurricane Sandy struck the eastern seaboard of the United States in late October 2012 and produced record snowfall in the Appalachian Mountains, which caused widespread destruction of trees and subsequent deposition of large wood (LW; pieces ≥1.0 m × 0.05 m) in many headwater streams throughout the region. We investigated these effects in 25 West Virginia headwater streams and found varying levels (0%–195% change from previous annual data; 0–820 LW pieces·km −1 ) of new wood additions. When compared with years prior to Sandy, the rate of LW deposition was significant across all size classes and streams (p < 0.0001). We also found a significantly (p < 0.01) negative pattern of LW impact based upon elevation, with higher elevations receiving lower levels of LW deposition. This research provides a unique glimpse at the initial magnitude of natural wood addition on headwater streams following a large disturbance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · 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.

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

Citations56
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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