Application of nitrogen and phosphorus criteria for streams in agricultural landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to control eutrophication of water resources in agriculturally dominated ecosystems have focused on managing on-farm activities to reduce nutrient loss; however, another management measure for improving water quality is adoption of environmental performance criteria (or 'outcome-based standards'). Here, we review approaches for setting environmental quality criteria for nutrients, summarize approaches developed in Canada for setting 'ideal' and 'achievable' nutrient criteria for streams in agricultural watersheds, and consider how such criteria could be applied. As part of a 'National Agri-Environmental Standards Initiative', the Government of Canada committed to the development of non-regulatory environmental performance standards that establish total P (TP) and total N (TN) concentrations to protect ecological condition of agricultural streams. Application of four approaches for defining ideal standards using only chemistry data resulted in values for TP and TN spanning a relatively narrow range of concentrations within a given ecoregion. Cross-calibration of these chemically derived standards with information on biological condition resulted in recommendations for TP and TN that would likely protect aquatic life from adverse effects of eutrophication. Non-point source water quality modelling was then conducted in a specific watershed to estimate achievable standards, i.e. chemical conditions that could be attained using currently available and recommended management practices. Our research showed that, taken together, short-term achievable standards and ultimate ideal standards could be used to set policy targets that should, if realized, lower N and P concentrations in Canadian agricultural streams and improve biotic condition.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».