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Enregistrement W2896134612 · doi:10.1016/j.scitotenv.2018.10.160

Optimizing land management strategies for maximum improvements in lake dissolved oxygen concentrations

2018· article· en· W2896134612 sur OpenAlexafffundabout
Jill Crossman, Martyn N. Futter, J. Alex Elliott, P. G. Whitehead, Li Jin, Peter J. Dillon

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesEnvironment CanadaYork UniversitySight Research UKMinistry of EnvironmentNatural Environment Research CouncilTrent UniversityUniversity of Windsor
Mots-clésEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Environmental engineeringEnvironmental chemistryWater resource managementChemistryEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eutrophication and anoxia are unresolved issues in many large waterbodies. Globally, management success has been inconsistent, highlighting the need to identify approaches which reliably improve water quality. We used a process-based model chain to quantify effectiveness of terrestrial nutrient control measures on in-lake nitrogen, phosphorus, chlorophyll and dissolved oxygen (DO) concentrations in Lake Simcoe, Canada. Across a baseline period of 2010-2016 hydrochemical outputs from catchment models INCA-N and INCA-P were used to drive the lake model PROTECH, which simulated water quality in the three main basins of the lake. Five terrestrial nutrient control strategies were evaluated. Effectiveness differed between catchments, and water quality responses to nutrient load reductions varied between deep and shallow lake basins. Nutrient load reductions were a significant driver of increased DO concentrations, however strategies which reduced tributary inflow had a greater impact on lake restoration, associated with changes in water temperature and chemistry. Importantly, when multiple strategies were implemented simultaneously, resultant large flow reductions induced warming throughout the water column. Negative impacts of lake warming on DO overwhelmed the positive effects of nutrient reduction, and limited the effectiveness of lake restoration strategies. This study indicates that rates of lake recovery may be accelerated through a coordinated management approach, which considers strategy interactions, and the potential for temperature change-induced physical and biological feedbacks. Identified impacts of flow and temperature on rates of lake recovery have implications for management sustainability under a changing climate.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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