RURAL WATER SAFETY FROM THE SOURCE TO THE ON-FARM TAP
Notice bibliographique
Résumé
For those Canadians who live in metropolitan areas, good quality water for domestic use and consumption is readily available, and perhaps taken for granted. However, for over 4 million Canadians who rely on private water supplies, access to water that is safe for consumption and suitable for domestic use is a very real issue. This is also true in the agriculture and agri-food sector. Many of these private water supplies are in rural areas, where water is taken from surface or ground sources. These supplies may be of naturally poor quality, or may have had their quality affected by municipal, industrial, or agricultural activities. Options to protect and enhance the quality of private water supplies include source protection using best management practices (BMPs), source enhancement, and water treatment using innovative small-scale systems. With funding from the Canada-Saskatchewan Agri-Food Innovation Fund, Agriculture and Agri-Food Canada has conducted applied research into effective and affordable BMPs (remote livestock watering, low-drift nozzles for spraying farm chemicals, methods to reduce agro-chemical runoff or leaching, etc.). Source enhancement strategies were studied using aeration for farm ponds or preventive maintenance procedures for ground water wells. Various water treatment technologies were adapted to the small-scale needs of farms, including coagulation, biological sand and biological carbon filtration, membrane filtration using microfilters, nanofilters or reverse osmosis processes, and disinfection systems using chlorination or ultra violet light. Each research project included a technology transfer component, to ensure that the knowledge gained from the research was available to those that needed the information, and to help decision makers address rural water quality problems.
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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 ».