Riparian forest structure and stream geomorphic condition: implications for flood resilience
Notice bibliographique
Résumé
Managing riparian corridors for flood resilience requires understanding of linkages between vegetation condition and stream geomorphology. Stream assessment approaches increasingly use channel morphology as an indicator of stream condition, with only cursory examination of riparian vegetation. Our research (i) examines relationships between stream geomorphic condition, as assessed by Rapid Geomorphic Assessment (RGA) scores, and riparian forest structure, and (ii) investigates scale dependencies in the linkages between land cover and stream geomorphology. We sampled vegetation structure and composition and assessed geomorphic condition at 32 stream reaches within the Lake Champlain Basin, USA. RGA scores were modeled as a function of structural attributes using classification and regression trees. Landsat coverages were used to delineate land uses within five nested spatial scales. Generalized linear models (GLM) evaluated relationships between land cover and RGA scores. Standard deviation of basal area partitioned the greatest variability in RGA scores, but dead tree density and basal area (positively) and shrub density (negatively) were also significant predictors. RGA was related to forest and agricultural cover at the two finest scales. Riparian forest structure is highly dynamic in relation to stand development and disturbance history; simple forest cover information does not capture these differences or their influences on stream geomorphic condition.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».