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Enregistrement W2130311312 · doi:10.5539/enrr.v2n4p70

Onsite Wastewater System Nitrogen Loading to Groundwater in the Newport River Watershed, North Carolina

2012· article· en· W2130311312 sur OpenAlexvenueno aff
Charles Humphrey, Michael O’Driscoll, Michael C. Armstrong

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterWatershedSoil waterEnvironmental scienceLoamHydrology (agriculture)NutrientNutrient pollutionGroundwater pollutionEutrophicationNitrogenGeologyAquiferSoil scienceEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this research were to calculate the on-site wastewater system (OWS) nitrogen loading to groundwater in the Newport River watershed, North Carolina and determine if these loads were large enough to be included in watershed nutrient management plans along with other nutrient sources such as row-crop agriculture. Nitrogen loadings were calculated using hydrological and groundwater quality data beneath 16 OWS installed in three different soil groups, and watershed demographic and soil data. Over 30,000 people use OWS in the watershed with 76% of the systems installed in group I soils (sands), 11% in group II soils (sandy loams), and 13% in group III soils (sandy clay loams). OWS in group III soils had lower total dissolved nitrogen loading rates (0.04 kg/person/yr) to groundwater than systems in group I (1.41 kg/person/yr) and II soils (0.33 kg/person/yr). The total dissolved nitrogen loading rates from OWS to groundwater, assuming 20 people/ha in group II and I soils (6.5 to 28.1 kg/ha/yr), were significant, but less than potential agricultural contributions to groundwater (37.5 kg/ha/yr) for the area. OWS are significant sources of shallow groundwater nitrogen loading in coastal watersheds with sandy soils, and these contributions should be considered in regulatory efforts to reduce nutrient pollution.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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