Using tree-rings to determine large wood residence time and transport pulses in a gravel-bed river
Notice bibliographique
Résumé
The Saint-Jean River (SRJ) in Eastern Canada is prone to the formation of very large rafts of wood. Managers of the SJR suspected these jams to influence salmon migration and carried out a dismantling operation to remove large wood accumulated in a 1.2 km long wood raft. This operation became a great opportunity to address key issues relating to large wood dynamics in a fluvial system: residence time and flood contribution to wood recruitment and transport. During the dismantling, we systematically sampled 319 trees from which year of death could be estimated from dendrochronology and year of accumulation in the raft could be obtained from satellite and aerial photos. These two dates allowed us to quantify the residence time for 262 datable large wood (LW) within the fluvial system, to examine the peak years of LW recruitment and to correlate the raft growth rate with hydrometeorological conditions since 1993. The results also emphasized four types of LW flood related to wood dynamics: 1) an erosive flood that produces a large amount of wood in river, 2) a mobilizing flood that carries large quantities of wood, 3) a flood mix that both recruits and transports large quantities of wood, and 4) an ice-breakup flood.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».