Windthrow in riparian buffers affects the water quality of freshwater ecosystems in the eastern Canadian boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Despite the wide application of riparian buffers in the managed boreal forest, their long-term effectiveness as freshwater protection tools remains unknown. Here, we evaluate windthrow incidence in riparian buffers in the eastern Canadian boreal forest and determine the effect of windthrow on the water quality index of the adjacent freshwater ecosystems. We studied 40 sites-20 riparian buffers, aged 10 to 20 years after harvesting and 20 control sites within intact riparian environments-distributed among clay and sandy (esker) soils and black spruce (Picea mariana) and jack pine (Pinus banksiana) stands. We observed more windthrow in the harvested stands (36%) relative to the control sites (16%), regardless of substrate and species. We determined that the most important factors explaining windthrow were exposition, harvesting, aquatic environment size, and stand characteristics. These factors drive wind exposure, speed, and force, which determine post-harvest windthrow risk. Furthermore, windthrow negatively affected the water quality index of the adjacent aquatic systems, i.e., greater windthrow decreased the protective effect of the riparian buffer. We recommend increasing the use of partial harvest near riparian environments and adapting riparian buffers to site conditions to ensure the long-term protection of adjacent freshwater ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».