MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1966195845 · doi:10.2134/jeq2010.0105

Precipitation Changes Impact Stream Discharge, Nitrate–Nitrogen Load More Than Agricultural Management Changes

2010· article· en· W1966195845 sur OpenAlexaff
Vinay Nangia, D. J. Mulla, Prasanna H. Gowda

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceNitratePrecipitationClimate changeAgricultureDrainageHydrology (agriculture)Nitrogen cycleNitrogenGeographyEcologyMeteorologyChemistryBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrate-N losses to surface waters in the Upper Midwest of the Untied States have increased in recent decades, contributing to hypoxia in the Gulf of Mexico. This paper investigates whether increasing nitrate-N export from cropland in the Upper Midwest since the late 1960s results from changes in land use or climate. The Agricultural Drainage and Pesticide Transport (ADAPT) Model simulated current and historical agricultural systems under past and recent wet climate for Seven Mile Creek in Minnesota. Simulations were run with management and climate for three distinctly different periods--namely, 1965 to 1969, 1976 to 1980, and 1999 to 2003 (wettest period). Results showed discharge and nitrate-N losses responded more to changes in climate than management. The wetter period (1999-2003) caused a simulated 70% increase in discharge under 1960s-era management compared with that period's observed climate and a simulated 51% increase in discharge under 1970s-era management compared with the 1976 to 1980 climate. The recent, wetter climate also produced a 62% increase in nitrate-N losses for 1960s-era management compared with the actual climate and a 137% increase in nitrate-N losses for 1978 management conditions compared with actual 1970s climate. Had recent climate been in place and stable since 1965, agricultural changes would have decreased discharge by 6.4% through the late 1970s and then by another 21.1% under modern management but would have increased nitrate-N losses by 184% through the late 1970s and then decreased nitrate-N losses by 13.5% between 1978 and 2001. Management changes that were important drivers included increasing N-fertilizer rates, increases in corn acreage, and increases in crop yield. But the most important factor driving increased nitrate-N losses from agriculture since the 1970s was an increasingly wetter climate.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,754

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations38
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental QualityMême sujetSoil and Water Nutrient DynamicsTravaux en français237 207