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Enregistrement W2066428471 · doi:10.2134/jeq2001.3051796x

Herbicide and Nutrient Transport from an Irrigation District into the South Saskatchewan River

2001· article· en· W2066428471 sur OpenAlexaffabout
Allan J. Cessna, Jane A. Elliott, L. C. Tollefson, W. Nicholaichuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHydrology (agriculture)DrainageIrrigationWater qualityNutrientSurface runoffBuffer stripTile drainageAgronomySoil waterEcologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pesticides and nutrients can be transported from treated agricultural land in irrigation runoff and thus can affect the quality of receiving waters. A 3-yr study was carried out to assess possible detrimental effects on the downstream water quality of the South Saskatchewan River due to herbicide and plant nutrient inputs via drainage water from an irrigation district. Automated water samplers and flow monitors were used to intensively sample the drainage water and to monitor daily flows in two major drainage ditches, which drained approximately 40% of the flood-irrigated land within the irrigation district. Over three years, there were no detectable inputs of ethalfluralin into the river and those of trifluralin were less than 0.002% of the amount applied to flood-irrigated fields. Inputs of MCPA, bromoxynil, dicamba and mecoprop were 0.06% or less of the amounts applied, whereas that for clopyralid was 0.31%. The relatively higher input (1.4%) of 2,4-D to the river was probably due its presence in the irrigation water. Corresponding inputs of P (as total P) and N (as nitrate plus ammonia) were 2.2 and 1.9% of applied fertilizer, respectively. Due to dilution of the drainage water in the river, maximum daily herbicide (with the exception of 2,4-D) and nutrient loadings to the river would not have resulted in significant concentration increases in the river water. There was no consistent remedial effect on herbicides entering the river due to passage of the drainage water through a natural wetland. In contrast, a considerable portion of the nutrients entering the river originated from the wetland.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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

Citations27
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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