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Enregistrement W2338082270 · doi:10.2166/nh.2014.016

Forest disturbance effects on snow and water yield in interior British Columbia

2014· article· en· W2338082270 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHydrology research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowSnowmeltEnvironmental scienceWater equivalentHydrology (agriculture)Salvage loggingDisturbance (geology)LoggingCanopyClearcuttingPhysical geographyForestryAtmospheric sciencesEcologyForest ecologyEcosystemGeologyGeographyMeteorologyBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term studies at Mayson Lake (ML) and Upper Penticton Creek (UPC) in British Columbia's southern interior quantify snow-dominated hydrologic response to natural disturbances and logging. Following natural disturbance at ML, changes in snow accumulation related directly to mountain pine beetle attack were measurable by the fifth year following attack, when canopy transmittance had increased 24% due to needlefall. In year 1, April 1 snow water equivalent (SWE) was 48% higher in the clearcut than in the pine forest. This difference was reduced to 23% by year 8. A 3-year lag in snow response was also observed in a nearby burned stand where SWE was on average 27 and 59% higher in the clearcut than in the burn and forest, respectively. At UPC, April 1 SWE averaged 12% more and 12% less in a low and high elevation clearcut than forest, respectively, and snow disappeared ∼10 days earlier in both clearcuts. Partially as a result of snowmelt synchronization from higher with lower elevations after 50% of the treatment watersheds had been clearcut, April water yield increased and June to July yield decreased. Research results improve evaluation of hydrologic response to forest disturbance, including retention of beetle-killed stands versus salvage logging.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,229 · 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