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Record W7056432151

Effets de la récolte forestière sur le régime d'écoulement et la morphologie des cours d'eau de tête de bassin versant

2023· other· fr· W7056432151 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeDrainage basinDevelopmental stage
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le comportement hydrologique des cours d'eau de tête est peu connu puisque les mesures du débit, particulièrement dans les ruisseaux dont le bassin versant est de petite dimension, sont peu nombreuses. Les débits de pleins bords, correspondant à une période de retour d'environ 1,5 à 2 ans, sont majoritairement responsables des changements morphologiques des cours d'eau. Une augmentation de 50% de ces débits pourrait entraîner une modification significative de la morphologie des cours d'eau. La littérature suggère que le seuil d'augmentation de 50% du débit de pleins bords ne serait atteint que lorsque plus de 50% de la superficie du bassin versant est récolté. L'étude vise à répondre aux questionnements soulevés par plusieurs intervenants du milieu forestier face à la possibilité que la récolte sur un bassin versant puisse modifier le lit du cours d'eau et prolonger ce dernier vers l'amont. En l'absence de perturbation directe du cours d'eau par la machinerie, les changements morphologiques potentiels seraient attribuables à une augmentation du niveau d'eau causée par la récolte. Les deux objectifs spécifiques de cette étude étaient : (i) de caractériser les changements morphologiques du lit des cours d'eau de tête dont le bassin versant a été soumis à la récolte forestière et (ii) d'expliquer les changements potentiels par un changement des niveaux d'eau et les activités forestières. Les cours d'eau ont été sélectionnés dans trois secteurs où les précipitations sont représentatives de celles du contexte climatique boréal du Québec. La superficie des bassins versants étudiés varie entre 1,43 et 34,83 ha. Les données sur les niveaux d'eau des cours d'eau lors d'évènements pluvieux ainsi que sur la morphologie de leur lit ont été analysées selon un dispositif Before-After- Control-Impact (BACI) où les cours d'eau témoins sont comparés avec les cours d'eau récoltés avant et après la récolte. Les résultats indiquent qu'à la suite de la récolte des bassins versants à l'étude, il n'y a eu aucune modification: (i) des régimes d'écoulement, et (ii) de la morphologie des cours d'eau incluant la création d'un nouveau lit ou l'allongement en amont de la tête d'un cours d'eau existant. Ainsi, cette étude illustre que le retrait du couvert forestier, d'au plus 54 % de l'aire des bassins versants étudiés, n'a pas modifié la morphologie des cours d'eau de tête. Cependant, il est possible que l'installation d'une traverse de cours d'eau en amont et des perturbations des sols associées au ruissellement de surface résultant du passage de la machinerie puissent affecter davantage les écosystèmes aquatiques que la récolte lorsqu'ils croisent une section d'écoulement sous-terrain à proximité de la tête du cours d'eau.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.014

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.301
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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