Non-point Source Pollution Control in the Great Lakes Region of North America:Experience and Enlightenment
Notice bibliographique
Résumé
The Great Lakes Region of North America, covering an area of 2.44×105 km2 and having a water storage of 2.3×105 km3, which consists of Lakes Superior, Michigan, Huron, Erie and Ontario, is the largest freshwater lakes on the earth and accounts for about 18% of its total freshwater resources. The pollution sources of the Lakes include soil runoffs, agrochemical matters, urban waste materials, emissions of industrial districts and the exudates from solid waste landfill. They are also influenced by pollutants of atmospheric sedimentation, such as snow, rainfall and dust. Non-point source(NPS) pollution is a serious problem world-wide leading to biological habitat changes and biodiversity reduction and affecting human health. For controlling NPS pollution, the US government has taken a series of national actions, including EPA, NOAA, USDA and USGS plans and President's Water Quality Initiative, to enlarge civic participation consciousness. By analysing the experience of controlling NPS pollution in the Great Lakes Region of North America, we can get two enlightenments, i.e. initiating research on mechanisms and integrated control technique of agricultural NPS pollution in the Reservoir Area of the Three Gorges as soon as possible, and working out action plans for controlling NPS pollution at the national, regional and departmental levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».