A Review of the Canadian Watershed Evaluation of Beneficial Management Practices Project
Notice bibliographique
Résumé
The objective of sustainable agriculture is to maintain high agriculture productivity while preserving a sound environmental quality.However,water quality degradation caused by excessive sediment and nutrient runoff has become a critical environment impact on agricultural watersheds all over the world.Beneficial management practices(BMPs) are therefore designed and implemented to minimize these negative impacts on water environment.In 2004,Agriculture and Agri-Food Canada(AAFC) launched a watershed evaluation of BMPs(WEBs) project with a primary goal of assessing the environmental and economic performance of nine selected small watersheds across Canada under BMPs.The WEBs is composed of four main components,including biophysical evaluation,economic evaluation,hydrologic modeling,and integrated modeling.So far,WEBs has made significant progress in understanding the environmental and economic performance of the BMPs selected for the study and in validating hydrologic models using results from the field-tested BMPs,and WEBs has successfully begun to integrate biophysical and economic findings for planning for broader scales of land.The innovative and interdisciplinary research conducted in the WEBs watersheds will help farmers decide what practices might work best on their farm and will help the governments develop policies and programs to assist farmers in implementing effective BMPs for improving water quality and agri-environment.Additionally,the WEBs project has created the infrastructure,data sets and partnerships needed to continue a long-term watershed research,strengthen the initial findings and clarify the benefits of BMPs under different conditions.A general review of the progress,methods,and major findings of the WEBs project over the past years has been presented,and the necessity for China to implement similar projects has been discussed.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».