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Enregistrement W2318890617 · doi:10.2166/wcc.2011.030

Long-term dynamics of water-borne nitrogen, phosphorus and suspended solids in the lower Don River basin (Russian Federation)

2011· article· en· W2318890617 sur OpenAlexaff
Alexander V. Zhulidov, Juha Kämäri, Richard D. Robarts, D. D. Pavlov, Seppo Rekolainen, Tatiana Gurtovaya, Jarmo J. Meriläinen, V. V. Lugovoy

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Climate Change · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAquatic and Environmental Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphorusPhytoplanktonEnvironmental scienceNutrientNitrogenSuspended solidsDrainage basinHydrology (agriculture)Algal bloomEutrophicationOceanographyEcologyEnvironmental engineeringChemistryGeologyBiologyGeographyWastewater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A long-term study (1986–2002) of water-borne nutrient and suspended solids dynamics was undertaken on the lower Don River, which plays an extremely important role in the water supply of the Black Sea and Azov Sea basin. Suspended solids were greatest in spring and summer and were correlated to river discharge. Mean annual nitrogen concentrations increased from 1986 to 1995 and then decreased from 1996 to 2002. Unlike nitrogen, phosphorus concentrations (both phosphates and total phosphorus) gradually increased throughout the study period changing the river from an oligotrophic to upper mesotrophic status. If this trend continues phytoplankton could become nitrogen-limited leading to the development of nitrogen-fixing cyanobacterial blooms. No obvious relation between fertiliser usage over the Rostovskaya Oblast and nutrient dynamic patterns was identified, probably because only 10% of the water in the river comes from this area. The reason for the unusual and contradictory nitrogen and phosphorus changes remain largely unknown for this regulated river.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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