Environmental Indicator Principium with Case References to Agricultural Soil, Water, and Air Quality and Model‐Derived Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Environmental indicators are powerful tools for tracking environmental changes, measuring environmental performance, and informing policymakers. Many diverse environmental indicators, including agricultural environmental indicators, are currently in use or being developed. This special collection of technical papers expands on the peer-reviewed literature on environmental indicators and their application to important current issues in the following areas: (i) model-derived indicators to indicate phosphorus losses from arable land to surface runoff and subsurface drainage, (ii) glutathione-ascorbate cycle-related antioxidants as early-warning bioindicators of polybrominated diphenyl ether toxicity in mangroves, and (iii) assessing the effectiveness of using organic matrix biobeds to limit herbicide dissipation from agricultural fields, thereby controlling on-farm point-source pollution. This introductory review also provides an overview of environmental indicators, mainly for agriculture, with examples related to the quality of the agricultural soil-water-air continuum and the application of model-derived indicators. Current knowledge gaps and future lines of investigation are also discussed. It appears that environmental indicators, particularly those for agriculture, work efficiently at the field, catchment, and local scales and serve as valuable metrics of system functioning and response; however, these indicators need to be refined or further developed to comprehensively meet community expectations in terms of providing a consistent picture of relevant issues and/or allowing comparisons to be made nationally or internationally.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».