Increased nutrient concentrations in Lake Erie tributaries influenced by greenhouse agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse production of vegetables is a growing global trade. While greenhouses are typically captured under regulations aimed at farmland, they may also function as a point source of effluent. In this study, the cumulative impacts greenhouse effluents have on riverine macronutrient and trace metal concentrations were examined. Water samples were collected Bi-weekly for five years from 14 rivers in agriculturally dominated watersheds in southwestern Ontario. Nine of the watersheds contained greenhouses with their boundaries. Greenhouse influenced rivers had significantly higher concentrations of macronutrients (nitrogen, phosphorus, and potassium) and trace metals (copper, molybdenum, and zinc). Concentrations within greenhouse influenced rivers appeared to decrease over the 5-year study while concentrations within non-greenhouse influenced river remained constant. The different temporal pattern between river types was attributed to increased precipitation during the study period. Increases in precipitation diluted concentrations in greenhouse influenced rivers; however, non-influenced river runoff proportionally increased nutrient mobility and flow, stabilizing the observed concentrations of non-point sources. Understanding the dynamic nature of environmental releases of point and non-point sources of nutrients and trace metals in mixed agricultural systems using riverine water chemistry is complicated by changes in climatic conditions, highlighting the need for long-term monitoring of nutrients, river flows and weather data in assessing these agricultural sectors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».