Identifying critical source areas of phosphorus from selected small, agricultural watersheds of Ontario, Canada using different models
Notice bibliographique
Résumé
Resurgence of algal blooms in the Great Lakes can be linked to various factors such as increased phosphorus loading from agricultural areas, changing climate, increased urbanization, etc. Among others, reducing phosphorus loading from agricultural areas offers a huge potential. As such, plausible agricultural best management practices (BMPs) need to be formulated, tested and implemented. Often, such BMPs are randomly selected and placed, thereby making them economically unfeasible and unattractive. Therefore, there is a pressing need to identify and test targeted placement and selection of the BMPs. While a range of watershed modelling tools is available which can simulate phosphorus dynamics from upstream watershed to a receiving water body, a systematic evaluation of suitability of these tools in identifying critical source areas (CSAs) for phosphorus loading, is still lacking. Hence, in this study, we will evaluate the suitability of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT), the Annualized Agricultural Non-Point Source (AnnAGNPS), and the Guelph model for evaluating effects of Agricultural Management systems on Erosion and Sedimentation (GAMES), explicitly for this purpose. These modelling tool will be tested in several small, agricultural watersheds of the Great Lakes region. As such, spatiotemporal variability of phosphorus loading will be analyzed in view of locating the CSAs. Furthermore, various BMPs will be placed at those target areas and their effectiveness in reducing the phosphorus loading will be evaluated.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».