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Enregistrement W1980620673 · doi:10.3844/ajessp.2012.605.614

FIELD SCALE MODELING TO ESTIMATE PHOSPHORUS AND SEDIMENT LOAD REDUCTIONS USING A NEWLY DEVELOPED GRAPHICAL USER INTERFACE FOR SOIL AND WATER ASSESSMENT TOOL

2012· article· en· W1980620673 sur OpenAlexaboutno aff
Aaron R. Mittelstet

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Environmental Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceOklahoma State University
Mots-clésSoil and Water Assessment ToolEnvironmental scienceTillageWatershedHydrology (agriculture)Soil conservationRiparian zoneSurface runoffWatershed managementEnvironmental resource managementStreamflowEngineeringDrainage basinAgricultureEcologyComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streams throughout the North Canadian River watershed in northwest Oklahoma, USA have elevated levels of nutrients and sediment. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was used to identify areas that likely contributed disproportionate amounts of Phosphorus (P) and sediment to Lake Overholser, the receiving reservoir at the watershed outlet. These sites were then targeted by the Oklahoma Conservation Commission (OCC) to implement conservation practices, such as conservation tillage and pasture planting as part of a US Environmental Protection Agency Section 319(h) project. Conservation practices were implemented on 238 fields. The objective of this project was to evaluate conservation practice effectiveness on these fields using the Texas Best Management Evaluation Tool (TBET), a simplified Graphic User Interface (GUI) for SWAT developed for field-scale application. TBET was applied on each field to predict the effects of conservation practice implementation on P and sediment loads. These predictions were used to evaluate the implementation cost (per kg of pollutant) associated with these reductions. Overall the implemented practices were predicted to reduce P loads to Lake Overholser by nine percent. The ‘riparian exclusion’ and ‘riparian exclusion with buffer’ practices provided the greatest reduction in P load while ‘conservation tillage’ and ‘converting wheat to bermuda grass’ produced the largest reduction in sediment load. The most cost efficient practices were ‘converting wheat to bermuda grass’ or ‘native range’ and ‘riparian exclusion’. This project demonstrates the importance of conservation practice selection and evaluation prior to implementation in order to optimize cost share funds. In addition, this information may lead to the implementation of more cost effective practices and an improvement in the overall effectiveness of water quality programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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