SEASONALLY DRIVEN VARIATION IN SPATIAL RELATIONSHIPS BETWEEN AGRICULTURAL LAND USE AND IN‐STREAM NUTRIENT CONCENTRATIONS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Geographic information system (GIS) based distance weighted models were applied to determine critical areas of agricultural influence in nine agriculturally dominated, prairie subcatchments in southern Manitoba, Canada. Models were generated using a range of coefficients to represent nutrient overland and in‐stream attenuation between agricultural source areas and stream sampling stations. Coefficients were also used to represent increased attenuation during overland travel through areas with natural vegetation. Water samples collected at intervals throughout the open water season were used to establish associations between areas of influence and in‐stream total nitrogen and phosphorus concentrations in each season and under different flow conditions. Critical areas of influence varied seasonally with areas of influence expanding with individual rainfall events. Inclusion of natural vegetated areas on the landscape resulted in substantial increases in model power for only one scenario. Agriculture in areas within approximately 100 m of the stream channel appears to be the most critical driver of in‐stream nutrient conditions during most seasons and under most flow conditions. Best management practices, such as vegetated buffer strips, should be most effective in controlling nutrient losses to southern Manitoba streams when situated within stream corridor, as opposed to upland areas, which appear to have minimal impact on in‐stream conditions. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».