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Enregistrement W2790419720 · doi:10.1093/obo/9780199363445-0079

Large Wood in Rivers

2017· reference-entry· en· W2790419720 sur OpenAlexaboutno aff
Ellen Wohl

Notice bibliographique

RevueEnvironmental science · 2017
Typereference-entry
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoarse woody debrisFloodplainLarge woody debrisEnvironmental scienceDebrisChannel (broadcasting)HabitatEcologyAbundance (ecology)Substrate (aquarium)STREAMSEndangered speciesHydrology (agriculture)GeographyRiparian zoneGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large wood consists of downed, dead pieces of wood. Although different size definitions have been proposed, the most widely used is pieces ³ 10 cm diameter and 1 m length. Many works refer to large woody debris, but because debris typically has negative connotations, investigators increasingly use instream wood or large wood. Systematic scientific studies of large wood in river channels and floodplains began during the late 1970s, mostly in the northwestern United States and southwestern Canada. Knowledge of wood characteristics in these regions still exceeds understanding of wood in other environments. The historical development of large wood studies partly reflects the continued existence of extensive forest cover in these portions of North America and partly reflects the concern with endangered populations of salmonid fishes in many western coastal rivers of North America. Like many other fish species, salmonids benefit from the habitat associated with large wood, and this connection was a focus of the earliest wood studies. Increases in aquatic habitat abundance and diversity are one of many environmental benefits associated with large wood in channels and floodplains. Wood in channels creates flow resistance and deflects current toward the channel bed and banks, enhancing pool volume and the diversity of hydraulics and bed substrate and increasing the retention of organic matter and dissolved and particulate nutrients. Wood can enhance the exchange of water between the channel and underlying hyporheic zone, with attendant benefits for water temperature and chemistry and the abundance of macroinvertebrates. Wood creates spatial heterogeneity of channel form and enhances the connectivity between channels and floodplains by deflecting flow and suspended sediment beyond the channel and onto the floodplain. Historical descriptions of rivers throughout forested regions emphasize the enormous volumes of wood within channels and floodplains and the associated abundance of features such as floodplain wetlands. Most of the wood historically present throughout forested rivers of the temperate zone has been removed for flood control, navigation, and enhanced conveyance of cut logs being floated downstream to sawmills. This ubiquitous and sustained removal has led to widespread river metamorphosis and loss of river diversity and resilience to disturbances. Consequently, reintroduction and/or retention of wood, along with minimizing hazards from mobile wood, is now emphasized in river management. The number and geographic diversity of wood-related studies has exploded in the early 21st century. This tremendous increase has been facilitated by advances in ground- and space-based remote sensing imagery, active and passive techniques for tracing the movement of individual pieces of large wood, and increasingly complex numerical models that simulate diverse processes by which wood enters rivers and moves within river networks. Important gaps remain between public perceptions of wood in rivers, which tend to be largely negative, and scientific appreciation of wood in rivers. The classification of works cited here into specific headings and subheadings is partly arbitrary and subjective because many of the works address multiple aspects of large wood and could be placed under multiple subheadings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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