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Enregistrement W1982333062 · doi:10.2166/wst.2011.712

Critical source area management of agricultural phosphorus: experiences, challenges and opportunities

2011· article· en· W1982333062 sur OpenAlexaff
Andrew N. Sharpley, Peter J. A. Kleinman, Don Flaten, Anthony R. Buda

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonpoint source pollutionEnvironmental scienceWatershedChesapeake bayWater qualityTributaryEnvironmental resource managementWatershed managementLand managementTillageSurface runoffNutrient managementEnvironmental planningLand useAgricultureHydrology (agriculture)Water resource managementComputer scienceEstuaryGeographyEcologyEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of critical source areas of phosphorus (P) loss produced by coinciding source and transport factors has been studied since the mid 1990s. It is widely recognized that identification of such areas has led to targeting of management strategies and conservation practices that more effectively mitigate P transfers from agricultural landscapes to surface waters. Such was the purpose of P Indices and more complex nonpoint source models. Despite their widespread adoption across the U.S., a lack of water quality improvement in certain areas (e.g. Chesapeake Bay Watershed and some of its tributaries) has challenged critical source area management to be more restrictive. While the role of soil and applied P has been easy to define and quantify, representation of transport processes still remains more elusive. Even so, the release of P from land management and in-stream buffering contribute to a legacy effect that can overwhelm the benefits of critical source area management, particularly as scale increases (e.g. the Chesapeake Bay). Also, conservation tillage that reduces erosion can lead to vertical stratification of soil P and ultimately increased dissolved P loss. Clearly, complexities imparted by spatially variable landscapes, climate, and system response will require iterative monitoring and adaptation, to develop locally relevant solutions. To overcome the challenges we have outlined, critical source area management must involve development of a 'toolbox' that contains several approaches to address the underlying problem of localized excesses of P and provide both spatial and temporal management options. To a large extent, this may be facilitated with the use of GIS and digital elevation models. Irrespective of the tool used, however, there must be a two-way dialogue between science and policy to limit the softening of technically rigorous and politically difficult approaches to truly reducing P losses.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,179 · 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'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

Citations122
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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