Sustainable management of Great Lakes watersheds dominated by agricultural land use
Notice bibliographique
Résumé
Runoff of agricultural nutrients and sediments has led to re-eutrophication of lakes and impaired stream health in the Great Lakes Basin since around 2000 following earlier success in protecting water quality. Substantial investment in conservation actions has had insufficient impact, due in part to a limited basis for understanding the likely environmental outcomes of those investments. This article introduces a special section focusing on promoting investment that produces environmental outcomes as opposed to investing in conservation actions with unknown effects. The special section contains articles in three main categories: 1) studies based on fine-grain SWAT and other simulation modeling that can guide the type, amount, and location of conservation investments to increase their environmental impact; 2) edge-of-field measurement studies that provide updated knowledge to assist in further refining models to increase their predictive power; and 3) articles presenting innovative approaches to incentivizing outcome-oriented conservation investment. Implementation approaches discussed include certifying private crop nutrient advisors as recommending only appropriate timing, amount, and placement of nutrients; working within the existing public drain management system to incentivize conservation; and others. The special section shows that advances in SWAT modeling provide a powerful basis for targeting conservation investments to protect water quality in the Great Lakes Basin, while also demonstrating opportunities to further refine the models. It illustrates both the opportunity and the need to engage in more innovative institutional design of agricultural management programs that go beyond the traditional government programs and do more to reward outcomes and not just actions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».