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Enregistrement W2098254977 · doi:10.1071/mf08330

Relationships between land use and nutrient concentrations in streams draining a ‘wet-tropics’ catchment in northern Australia

2009· article· en· W2098254977 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTREAMSDrainage basinNitrateEnvironmental scienceTropicsNutrientHydrology (agriculture)Land useBiogeochemistrySampling (signal processing)Land use, land-use change and forestryEcologyGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences in stream nutrient concentrations typically reflect upstream differences in land use. In particular, nitrate concentrations are greatly increased by losses from nitrogen (N) fertiliser applied to areas of intensive cropping. In the present study, a relationship between the area of such land use and the nitrate concentrations in the receiving streams was predicted. This relationship was tested using several data sets from the Tully basin, in the wet-tropics bioregion of north Queensland, Australia. The proportions of fertiliser-additive land use (FALU), mostly sugarcane and bananas, were correlated with the concentrations of nutrients in streams that drain these land uses. The data compared included two long-term sampling studies in the Tully River catchment and more recent, broader catchment sampling and plot-scale studies in this region. A strong relationship was shown for nitrate, but weaker relationships were observed for other N-nutrient and P-nutrient forms. Comparisons were made with contemporary and historical land-use changes in the Tully basin. The strong relationship of FALU with nitrate provides evidence that the nitrate exports from this catchment are largely derived from fertiliser use. This relationship can be used to derive nitrate run-off coefficients for fertilised land use in catchment models or to monitor changes following management to reduce fertiliser usage.

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.

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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,989

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)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,218 · 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