Monitoring riparian restoration to ensure recruitment of large woody debris in Haida Gwaii, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring is a fundamental aspect of restoration, as it determines when the restoration objectives have been met. As restoration objectives are not universal, monitoring needs to be included in the development and design of each restoration project. We assessed the effectiveness and efficiency of a forest stand dynamic monitoring plan, developed for use with riparian restoration occurring on Lyell Island, Haida Gwaii, British Columbia. The restoration objective is to accelerate the development of late-successional forests for the benefit of riparian wildlife species and recruitment of in-stream large woody debris, which specifically provides essential habitat for a variety of fish species. In this study large woody debris (LWD) is referred to as downed wood greater than 7.5 cm in diameter. Prior to the start of riparian restoration, two watersheds were quantified for their stand structure and composition using the forest stand dynamic monitoring plan. An error analysis of these data was used to assess the sampling efficiency of the monitoring plan. The design of the monitoring plan was found to be efficient at monitoring the riparian forest stand dynamics (with seven or eight plots per site sufficient to evaluate stand basal area and stem density to within 10%), but not woody debris volumes (for which deviations >10% were found even with 14 plots per site). Incorporation of additional line transects or adoption of more efficient sampling methods for woody debris (such as diameter or length relascope methods) is suggested as a means of enhancing large woody debris sampling efficiency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».