“Nutrient Inputs to the Laurentian Great Lakes by Source and Watershed Estimated Using SPARROW Watershed Models” by Dale M. Robertson and David A. Saad<sup>2</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Richards, R. Peter, Ibrahim Alameddine, J. David Allan, David B. Baker, Nathan S. Bosch, Remegio Confesor, Joseph V. DePinto, David M. Dolan, Jeffrey M. Reutter, and Donald Scavia, 2012. Discussion –“Nutrient Inputs to the Laurentian Great Lakes by Source and Watershed Estimated Using SPARROW Watershed Models” by Dale M. Robertson and David A. Saad. Journal of the American Water Resources Association (JAWRA) 1‐10. DOI: 10.1111/jawr.12006 Abstract: Results from the Upper Midwest Major River Basin (MRB3) SPARROW model and underlying Fluxmaster load estimates were compared with detailed data available in the Lake Erie and Ohio River watersheds. Fluxmaster and SPARROW estimates of tributary loads tend to be biased low for total phosphorus and high for total nitrogen. These and other limitations of the application led to an overestimation of the relative contribution of point sources vs. nonpoint sources of phosphorus to eutrophication conditions in Lake Erie, when compared with direct estimates for data‐rich Ohio tributaries. These limitations include the use of a decade‐old reference point (2002), lack of modeling of dissolved phosphorus, lack of inclusion of inputs from the Canadian Lake Erie watersheds and from Lake Huron, and the choice to summarize results for the entire United States Lake Erie watershed, as opposed to the key Western and Central Basin watersheds that drive Lake Erie’s eutrophication processes. Although the MRB3 SPARROW model helps to meet a critical need by modeling unmonitored watersheds and ranking rivers by their estimated relative contributions, we recommend caution in use of the MRB3 SPARRROW model for Lake Erie management, and argue that the management of agricultural nonpoint sources should continue to be the primary focus for the Western and Central Basins of Lake Erie.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».