Contemporary forest harvesting impactson water quality and treatability
Notice bibliographique
Résumé
Forested landscapes are critical source regions for the supply of drinking water globally. The increasing frequency and severity of climate shocks (e.g., wildfire, floods) in these regions can deteriorate source water quality. Forest harvesting has been proposed as an allied component of forest fuel management and pre-emptive mitigation of disturbance impacts on source water quality and treatability; however, forest harvesting can also deteriorate source quality and compromise treatability in the absence of sufficient operational response capacity. Critically, the impacts of forest harvesting on drinking water treatability have not been reported. Here, drinking water source quality and treatability impacts of three contemporary forest harvesting approaches (clear-cut with patch retention, strip-shelterwood cut, and partial cut) were evaluated in Alberta, Canada. Stream water turbidity, the concentration and character of dissolved organic matter, and disinfection by-product formation potential were evaluated over four years, in harvested and reference watersheds. No appreciable impacts of forest harvesting on water quality and treatability were observed. The results suggest that contemporary forest harvesting approaches may show promise as source water protection technologies for mitigating climate-exacerbated disturbance threats to drinking water treatability; however, further study is needed to establish causality and the contributions of other biotic and abiotic factors.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».