Integration of best management practices in the Bay of Quinte watershed with the phosphorus dynamics in the receiving waterbody: What do the models predict?
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle