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Enregistrement W2993414740 · doi:10.22230/jem.2009v10n1a409

An overview of the effects of forest management on groundwater hydrology

2009· article· en· W2993414740 sur OpenAlexaff
Brian Smerdon, Todd Redding, Jos Beckers

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecosystems and Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterHydrology (agriculture)Water tableHydrogeologyAquiferSurface runoffReforestationEnvironmental scienceGroundwater flowSurface waterForest managementGeologyEcologyAgroforestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an introduction to the role of groundwater in watersheds, presents an overview of groundwater resources in British Columbia, and reviews the potential effects of forest management activities (e.g., harvest operations, road building, reforestation, management of mountain pine beetle infestation) on groundwater hydrology. A regional-scale classification of hydrogeologic landscapes for British Columbia is outlined, integrating major physiographic, biogeoclimatic, and groundwater regions. The classification considers characteristics of climate, geology, aquifer type, and interaction with surface water in a generalized way, and summarizes broad-scale expectations about the groundwater hydrology in each hydrogeologic landscape category. In all of the landscapes, a rise in the water table can be expected to follow forest harvesting, though the magnitude and duration of this increase vary according to the area's geology and topography. In wet, steep watersheds, for example, shallow groundwater flow is likely to increase, in turn leading to the potential for increased runoff and decreased slope stability. Local-scale water table changes are often more apparent than those at the regional scale.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations61
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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