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Enregistrement W2899821127 · doi:10.1680/jenes.18.00018

Phosphorus behaviour in a river during periods of drought and rain

2018· article· en· W2899821127 sur OpenAlexvenueno aff
Charles Carneiro, Maurício Bergamini Scheer, Gustavo Rafael Collere Possetti

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Paraná
Mots-clésEnvironmental sciencePhosphorusHydrology (agriculture)Drainage basinStructural basinStreamflowGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behaviour of phosphorus forms and loads under conditions of drought and rainfall and based on real measurements was studied in the Timbú River Basin, an important water source in the metropolitan region of Curitiba, Paraná State, Brazil. Quantitative and qualitative chronosequential analyses were performed in different points of the river during a period of drought and every 5–10 min before, during and after rainfall in the basin. The main results showed that the phosphorus load at the river mouth during drought periods was 2·8 kg/d, five times lower than the normal flow of 8·8 kg/d. At its peak during medium rainfall, the load reached 175·3 kg/d, highlighting the significant influence of diffuse loads in the catchment area. The parameters total phosphorus and reactive phosphorus differed based on river compartments and land uses, mainly urban, agricultural and preserved areas. Therefore, basin action plans must consider varying weather conditions, including both drought and rainy periods, and implement long-term monitoring programmes.

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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,279

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,175 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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