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Enregistrement W1490880062

Hydrologic Events and Water Quality in the Pigeon River, Ottawa County, Michigan

2001· article· en· W1490880062 sur OpenAlexaboutno aff
Neil W. MacDonald, Richard R. Rediske, Jonathan E Van Denend

Notice bibliographique

RevueScholarWorks - GVSU (Grand Valley State University) · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Valley State University
Mots-clésWater qualityHydrology (agriculture)Environmental scienceWater resource managementGeographyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers conducting water quality tests in the lower Pigeon River The Pigeon River drains a 16, 765-ha agricultural watershed in western Ottawa County, Michigan and discharges into south-central Lake Michigan. Extensive areas of wetlands in the upperwatershed were drained in the 1920s, causing significantly altered hydrology character-izedby flashy dischargesduring storms and periods of snowmelt. We studied stream chemistry and hydrology for a four-year period between September, 1996, and October, 2000, to determine water quality status, to estimate annual nutrient exports, and to evaluate the effects of different seasonal flow types. Results of our study confirmed that the upper reaches of the Pigeon River experience chronically degraded water quality, with contributions from both nonpoint and point sources. As a result, the watershed has highannual rates of nutrient export (approximately 10.8 kg ha-1 inorganic N and 0.25 kg ha-1 P04,P). With the influx of groundwater, change in land use to forest, and development of natural stream channel

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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