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Enregistrement W2469573456 · doi:10.60910/7ymr-jych

Short-term impact of forest harvesting on water quality and zooplankton communities in oligotrophic headwater lakes of the eastern Canadian Boreal Shield

2024· article· en· W2469573456 sur OpenAlexafffundabout
Gesche Winkler, Véronique Leclerc, Pascal Sirois, Philippe Archambault, Pierre R. Bérubé

Notice bibliographique

RevueTyöväentutkimus Vuosikirja · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésEnvironmental scienceZooplanktonPelagic zonePhytoplanktonLoggingBorealWater qualityTaigaHydrology (agriculture)EcologyOceanographyNutrientGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the short-term impact of forest harvesting within the first year after perturbation on water quality and zooplankton in oligotrophic lakes of the eastern Canadian Boreal Shield. To achieve this objective a balanced multiple before/after-control-impact (MBACI) experimental design was used including four headwater lakes sampled twice before (July and September 2003) and twice after harvesting (July and September 2004) and four undisturbed control lakes sampled at the same dates. Significant increases in dissolved organic carbon (DOC) and total phosphorus (TP) concentrations were detected after the perturbation but did not result in a bottom-up effect. Differences in pelagic phytoplankton biomass and zooplankton community structure were not related to harvesting activities. Spatial and temporal variability was observed among lakes in logged as well as in control lakes. Therefore natural variability seemed to be more important in determining ecological patterns within the lakes than the short-term impacts of forest harvesting. We hypothesise that novel logging strategies such as careful logging around advanced growth in combination with 20-m buffer strips fringing streams and lakes might be an efficient protection to mitigate short-term effects of additional allochthonous matter input in lake pelagic zones after forestry activities on watersheds.

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 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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,690

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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