Using land cover information in assessing the ecosystem health of streams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context Land use in a catchment area is critical to understanding how human activities are impacting streams. Catchment land cover is typically quantified as proportions of land use types, but such proportions do not quantify where land use patches are relative to the stream. Objectives This paper discusses the merit of land use position metrics for application to stream assessments. Methods and results Landscape configuration metrics (LCMs) are often used in stream assessments to describe land use position, but we argue these metrics should be avoided due to: (1) poor description of catchment land cover; (2) inconsistency, and; (3) missing link between valley and stream. Inverse-distance-weighted metrics (IDWs) explicitly quantify the position of land use patches relative to the stream, and thus are conceptually grounded in empirical evidence that the effect of land use is inversely related to its distance from the stream. Hydrologically active IDWs (HA-IDWs) further refine IDWs by quantifying the proximity of land use to hydrologic pathways connecting a stream to its catchment. Conclusions We recommend IDW metrics become the standard method to describe catchment land use and its effect on stream conditions and that HA-IDW metrics be used when the required data is available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».