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Enregistrement W4280569422 · doi:10.1002/hyp.14593

Do headwater lakes moderate downstream temperature response to forest harvesting? Illustrating opportunities and obstacles associated with virtual experiments

2022· article· en· W4280569422 sur OpenAlexafffund
Jason A. Leach, R. D. Moore, Hjalmar Laudon, Caleb A. Buahin, Bethany T. Neilson

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensTrent UniversityNatural Resources CanadaUniversity of British ColumbiaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBaseflowEnvironmental scienceSTREAMSHydrology (agriculture)Surface runoffMicroclimateEcosystemHydrographRiver ecosystemStreamflowEcologyDrainage basinGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There are concerns that environmental changes, such as climate variability and forest harvesting, are altering stream thermal regimes and impacting aquatic ecosystems. Previous studies have suggested that the abundant headwater lakes found in northern landscapes may moderate downstream temperature response to forest harvesting. We investigated this hypothesis using a virtual experimental approach based on detailed field measurements made at boreal catchments in northern Sweden coupled with a process‐based stream temperature model. We simulated streamside harvesting for stream reaches with and without a headwater lake. Mean daily summer stream temperature response to harvesting was generally between 0.5 and 1.5°C higher for the stream without a lake than for the stream with a lake. However, during rain events the stream with the lake showed a greater stream temperature response than the stream without a lake. Headwater lakes typically store and delay runoff from rain events, augment baseflow, and have elevated outflow temperatures. These differences in upstream boundary conditions, in terms of flow and water temperature, were the key drivers for the contrasting harvest responses between streams with and without headwater lakes. These findings were generally consistent across different harvesting scenarios; however, uncertainty in the hyporheic term and post‐harvest microclimate conditions influenced the simulated magnitude of post‐harvest stream temperature response. Our study highlights the utility of virtual experiments for gaining insight on systems understanding but caution is needed when using models for predictions outside the conditions for which models are calibrated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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