A pseudo time‐series reveals the rapid recovery and high variability of benthic macroinvertebrate populations following catchment wildfire
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing risk of wildfire has focused attention on the timescale of the impact and recovery of river ecosystems and methods for their bioassessment. An 18‐year pseudo time‐series was exploited to document patterns in benthic macroinvertebrate impact and recovery and evaluate the efficacy of alternative metrics to assess fire damage. Macroinvertebrates were surveyed by kick‐sampling and data were collected on river habitats. Details of river catchments and wildfire were collated as a GIS database. Macroinvertebrate richness and abundance recovered rapidly, marked by a phase of dynamic increase, followed by relative stability (0–2 years and 3–18 years, respectively). Across sites, richness and abundance were best explained by time since fire. A biotic index of general river quality was ineffective as an indicator of fire damage. While a metric ofK‐selected taxa (Odonata richness) was generally indicative of fire‐affected assemblages, a contrasting metric ofr‐selected taxa (percentage of chironomids, baetids, and simuliids) was not. Ordination analysis revealed time as a significant determinant of community structure across sites; however, its overall statistical importance was eclipsed by habitat characteristics (water quality, shade, altitude, and latitude) that were associated with ecological variation across both recently affected sites and the putatively recovered communities. These results highlight the stochastic processes – environmental and ecological – that frame the macroinvertebrate response to wildfire. This probabilistic context emphasizes the difficulties of developing indicator taxa for wildfire bioassessment and reinforces the importance of standardized survey protocols and the use of contrasting metrics in the assessment of wildfire impact on the ecological quality of rivers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».