JAMES BUTTLE REVIEW: Quantifying the influence of forestry and forest disturbance on stream temperature: Methodologies and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stream temperature governs many aquatic ecosystem processes and plays a key role in determining the distribution of cold‐water amphibians and cool‐ and cold‐water fish, including salmonids. Decades of research have focused on the effects of forestry and forest disturbance on stream temperature, and new projects are underway or being planned in jurisdictions including the Provinces of Alberta and British Columbia, Canada, and Washington State, USA. The objective of this paper is to provide a critical review of methodologies employed in previous studies. The review initially focuses on the range of metrics used to quantify stream thermal regimes and the factors that control stream temperature variability in time and space, then focuses on sampling and analytical methodologies used to quantify stream temperature response to forestry activity and forest disturbance. Empirical methods include sampling in time, space, or both, and may or may not include pre‐ and post‐harvest data. Process‐based mechanistic and hybrid empirical‐mechanistic models have also been applied. The advantages and disadvantages of these approaches are discussed, and recommendations provided to support the design and execution of future studies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».