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Enregistrement W2283940387 · doi:10.2166/wqrjc.2015.132

Groundwater nitrate and chloride trends in an agriculture-intensive area in southern Alberta, Canada

2015· article· en· W2283940387 sur OpenAlexafffundabout
Jacqueline Köhn, David X. Soto, Mike Iwanyshyn, Barry M. Olson, Andrea R. Kalischuk, Kristen Lorenz, M. Jim Hendry

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of New BrunswickAlberta Ministry of Agriculture and Forestry
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Agriculture and ForestryUniversity of Saskatchewan
Mots-clésGroundwaterPiezometerNitrateEnvironmental scienceWater tableHydrology (agriculture)TransectIrrigationSoil waterAgricultureManureWater qualityIntensive farmingChlorideAquiferSoil scienceGeologyGeographyAgronomyEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The potential effect of manure management from livestock production on groundwater quality is an issue of concern. Groundwater sampling from a regional transect in southern Alberta, Canada, was conducted to determine changes in groundwater quality with time. The study area has extensive irrigation and a high density of confined feeding operations. Nitrate-N (NO3−-N) and chloride (Cl−) concentration data from 23 groundwater-study wells were evaluated from 1994 to 2014. Twelve of these wells were water-table wells and 11 were piezometers. Of the 23 wells, 14 had significant temporal trends (increasing or decreasing) for NO3−-N and/or Cl− concentrations. On a regional basis, NO3−-N increased slightly with time while Cl− changed very little, suggesting that the effects of agricultural activities on regional groundwater quality have generally remained constant. However, concentration changes occurred on a smaller scale. Shallow groundwater in coarse-textured soils is at a relatively higher risk of contamination than groundwater in fine-textured soils, especially in locations where intensive agricultural activities occur.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations47
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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