Conservation management practices: Success story of the Hog Creek and Sturgeon River watersheds, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The soil erosion from agricultural watersheds can be reduced by implementation of conservation management practices. In this study, the effectiveness of most popular agricultural best management practices (BMPs) for reducing sediment loads within Hog Creek and Sturgeon River watersheds in Ontario was investigated using measurement of the shift in the sediment rating curves from pre-BMP (1989 to 1993) to post-BMP (2004 to 2008) implementation periods. The data from the water quality monitoring program for the Hog Creek and the Sturgeon River watersheds over this decade of extensive conservation management program implementation showed significant reductions in the sediment loads of 49% for Hog Creek and 41% for the Sturgeon River. The results showed that the most widely adopted BMPs that greatly influenced the overall removal in sediment loads were stream bank fencing, no-till farming, and vegetative buffer strips. Overall, the outcome of the study recommends these promising practices to protect and improve receiving water quality. The practical novel technique presented in this study for quantification of the overall long-term water quality benefits of conservation management practices can be an integral part of an adaptive strategy for a watershed-scale BMP implementation program.
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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 | 0,000 |
| 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 ».