Under the Influence of Large Woody Debris: A Survey of the La Crosse RiverIn the Upper Midwest Driftless Area
Notice bibliographique
Résumé
Streams are dynamic environments driven by the force of gravity and shaped by local climate, geology, and vegetation. Large woody debris (LWD) can have important influences on stream processes. The main influence of LWD on these systems is a resistance to flow; this added roughness induces a multitude of channel adjustments. Despite the importance of LWD, streams have been heavily managed by humankind, often involving the removal of debris to improve flow. Recent studies have highlighted the significance of large woody debris in mountain streams, particularly in the Pacific Northwest of the United States and Canada. However, there has been little research on the influence of LWD on streams in the Upper Midwest. This study will specifically investigate a stream (the La Crosse River) in southwestern Wisconsin’s Driftless Area. This area remained untouched by glaciers during the Last Glacial Maximum, but outwash from melting glaciers was deposited here, making the main bed material coarse sand. Combining stream survey methods (channel cross-sections) and a wood census, the influence of LWD was determined through statistical analysis of measurements of stream (velocity, depth, and width) and LWD (total counts, length, DBH, and volume) characteristics, in conjunction with qualitative analysis of detailed cross-sections. LWD are present in the study reach, but few relationships proved statistically significant, while local influences (initiation of scour and deposition) are clearly seen. Explanations of human, regional, historical, and bed form influences are explored.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».