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Enregistrement W2424725388 · doi:10.2175/106143007x221283

Effects of Suburban Land Use on Phosphorus Fractions and Speciation in the Upper Peruque Creek, Eastern Missouri

2008· article· en· W2424725388 sur OpenAlexaff
Stephanie Keller, T Q Zhang, Samuel M. Webb, Richard B. Brugam, Kenneth S. Johnson, Zhi‐Qing Lin

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhosphorusEnvironmental chemistryEnvironmental scienceSedimentGenetic algorithmPhosphateHydrology (agriculture)ChemistryEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This field study was conducted to explore the spatial and seasonal changes in total phosphorus and fraction distribution in relation to land uses. Water samples were collected biweekly at four sampling locations, which represented different potential phosphorus sources along the Upper Peruque Creek in Eastern Missouri. Total phosphorus concentrations of > 0.8 mg/L appeared sporadically at site 2, downstream of a small community, with an average of 0.82 +/- 0.14 mg/L in fall. Particulate phosphorus accounted for approximately 80% of total phosphorus at all sampling sites, except for site 2, where approximately 50 to 75% of dissolved phosphorus was often observed. Approximately 71 and 85% of total phosphorus in the sediment was in the form of iron (III) phosphate at the headwaters and downstream sites, respectively; 29 and 15% was in the form of phytic acid at the two sites. Land uses affect the total phosphorus concentration and alternate phosphorus fraction and speciation in the creek.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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