Monitoring and modelling total phosphorus contributions to a freshwater lake with cage-aquaculture
Notice bibliographique
Résumé
A mass-balance modelling approach combined with a sensitivity analysis was utilized to gain an improved understanding of the relative contributions of phosphorus (P) loading from various anthropogenic and non-anthropogenic sources into Lake Wolsey (Manitoulin Island, Ontario, Canada), a Type 2 freshwater lake with a cage-aquaculture facility. Total P loadings were estimated from eight sources (inlet exchange, non-point sources, cage-aquaculture facility, internal loading, groundwater seepage, atmospheric deposition, leaf litter and dwellings) and three sinks (outlet exchange, sedimentation and sportfishing). Results indicated that over the study period (May–November 2007) the non-point sources were the leading contributor of total P to Lake Wolsey (1120 kg P) followed by the cage-aquaculture facility loading (915 kg P), inlet exchange (539 kg P), groundwater inputs (305 kg P), dwellings (219 kg P), internal P recycling loads from the hypoxic hypolimnion (186 kg P), atmospheric deposition (79 kg P) and decomposing leaf litter (8.1 kg P). When comparing the loadings in this study, the sensitivity analysis showed that non-point sources were the only significant input parameter of total P loading to the in-lake concentrations of P in Lake Wolsey(P = 0.05). Information from this project will provide water quality managers with sound scientific information to make defencible decisions pertaining to policy and regulatory approaches for water quality risk assessment and management of cage-aquaculture in Type 2 sites.
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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 | 0,001 | 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 ».