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Enregistrement W2309797864 · doi:10.1080/14634988.2016.1130566

Integration of best management practices in the Bay of Quinte watershed with the phosphorus dynamics in the receiving waterbody: What do the models predict?

2016· article· en· W2309797864 sur OpenAlexaff
George B. Arhonditsis, Dong‐Kyun Kim, Yuko Shimoda, Weitao Zhang, Sue B. Watson, Shan Mugalingam, Maria Dittrich, Kristin Geater, Christine McClure, Bryon Keene, Andrew Morley, Agnes Richards, Tanya Long, Yerubandi R. Rao, R. Kalinauskas

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksTrent UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayWatershedEutrophicationPhosphorusMacrophyteEnvironmental scienceNutrientNutrient managementHydrology (agriculture)Environmental resource managementEcologyOceanographyComputer scienceEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a modelling analysis of the management practices that could lead to significant reduction of phosphorus export from the Bay of Quinte watershed and an evaluation of the overall uncertainty associated with the assessment of the Beneficial Use Impairment Eutrophication and Undesirable Algae. Our work highlights the internal recycling as one of the key drivers of phosphorus dynamics in the Bay. The flow from the Trent River is the predominant driver of the upper Bay dynamics until the main stem of the middle area however, the sediments in the same segment release a significant amount of phosphorus and the corresponding fluxes are likely amplified by the macrophyte and dreissenid activity. From a management standpoint, the presence of a significant positive feedback loop in the upper Bay suggests that the anticipated benefits of additional reductions of the exogenous point and non-point loading may not be realized within a reasonable time frame (i.e. 5—10 years). Our analysis of nutrient loading scenarios shows that the restoration pace of the Bay could be slow, even if the riverine total phosphorus concentrations reach levels significantly lower than their contemporary values, <25 µg TP l−1. We believe that the on-going management decisions, monitoring, and modelling should also explicitly consider the role and broader ramifications of internal phosphorus loading into the system. The anticipated lessons from such a multi-faceted exercise are a unique aspect of the Bay of Quinte ecosystem because of the long history of research and monitoring data. This study can produce transferable knowledge to other systems worldwide, experiencing similar hysteresis patterns associated with internal nutrient loading.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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