Evaluating Riparian Function Using LiDAR-Derived Vegetation Intactness and Cattle Accessibility in the Cariboo Region, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Riparian zones provide vital ecological services, such as maintaining water quality, supporting biodiversity, and stabilizing stream banks; however, these areas in British Columbia’s Cariboo Natural Resource Region are increasingly pressured by forestry practices, cattle grazing, and private land management. Traditional cumulative effects assessments rely predominantly on indirect indicators of disturbance potential, which may inaccurately represent actual conditions, making direct quantification of riparian vegetation intactness and cattle accessibility critical for effective management. This study utilized high-resolution Light Detection and Ranging (LiDAR) data and spatial datasets to directly assess riparian conditions across four watersheds (approximately 20 km² each), addressing three objectives: (1) quantifying vegetation intactness within riparian zones on private land and Indian Reserves compared to adjacent crown land; (2) modeling cattle accessibility to riparian areas within active range tenures based on slope and vegetation density; and (3) evaluating the effectiveness of vegetation retention within forestry cutblock buffers (harvested areas less than 40 years old). Results revealed significant disparities in vegetation intactness, with crown land riparian buffers showing substantially higher mean canopy heights (7.54 m) than private and Indian Reserve lands (2.78 m). Approximately 50–60% of riparian areas within range tenures were highly accessible to cattle, with an additional 30–40% classified as medium accessibility, underscoring potential ecological risks from grazing. While 79.7% of forestry riparian buffers retained vegetation, their average canopy height (5.80 m) was significantly lower than surrounding areas (7.82 m), suggesting compromised ecological integrity. These findings emphasize the importance of leveraging remote sensing data in cumulative effects assessments, providing precise management guidance to enhance riparian protection strategies and policy efficacy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».