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Enregistrement W2316803058 · doi:10.1139/x11-067

Riparian canopy type, management history, and successional stage control fluxes of plant litter to streams

2011· article· en· W2316803058 sur OpenAlexaffvenue
Trent M. Hoover, Xavier Pinto, John S. Richardson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiparian zoneRiparian forestEnvironmental scienceEcosystemTemperate rainforestCanopyLitterPlant litterTemperate deciduous forestDeciduousEcologySTREAMSTemperate climateClearcuttingBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The food webs of forest stream ecosystems are based primarily on cross-boundary flows of terrestrial plant litter (PL). As such, changes in the composition of riparian forest canopies can alter flows of PL, affecting the ecosystem functioning of adjacent streams. We measured seasonal changes in PL fluxes to 20 small streams flowing through temperate rain forests in southwestern British Columbia to determine how riparian forest type and riparian management history influence resource availability in these systems. Differences in PL fluxes among the four riparian forest types studied were most pronounced in the summer, when PL fluxes from clearcuts < riparian reserve strips and coniferous forests, and PL fluxes from deciduous-dominated forests < riparian reserve strips. PL fluxes also varied among seasons (spring < summer < autumn). Fluxes were similar in riparian reserve strips and coniferous forests of similar age, indicating that reserve strips maintain this crucial ecosystem process. Clearcutting of riparian forests dramatically increased light availability while reducing leaf litter inputs; these effects, however, lasted only a few years. As riparian forest stand age increased, inputs shifted from broadleaf to coniferous inputs, indicating a possible long-term decrease in the lability of the leaf litter resources available to stream consumers.

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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,251

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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