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Enregistrement W3014510601 · doi:10.3390/app10072328

The Importance of Incorporating Denitrification in the Assessment of Groundwater Vulnerability

2020· article· en· W3014510601 sur OpenAlexaff
Gianluigi Busico, Nerantzis Kazakis, Nicolò Colombani, Khabat Khosravi, Konstantinos Voudouris, Micòl Mastrocicco

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterDenitrificationEnvironmental scienceNitrateVulnerability (computing)AquiferWater resource managementVulnerability assessmentGroundwater pollutionEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)EcologyEngineeringComputer scienceNitrogenChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human activities are deeply connected with groundwater reservoirs, so protecting them from pollution has become a priority in many regions of the world. Nitrate is considered the main groundwater pollutant since it is directly linked to many human activities. Agricultural activities and domestic wastewater have been identified as the main sources of nitrate in groundwater. Nevertheless, there are some natural processes that can mitigate nitrate pollution. Together with dilution processes, the degradation of nitrate through denitrification has been acknowledge as a process that can potentially reduce nitrogen loads, in both deep and shallow aquifers. Usually these processes were not properly quantified in vulnerability assessment methods, until the introduction of LOS indices. In this study, the application of the LOS indices on 4 agricultural areas is discussed, highlighting how the LOS indices can identify portions of the landscape with higher potential denitrification and how they directly enhance the groundwater vulnerability assessment. Previous studies have shown that LOS indices are a valuable tool for proper vulnerability assessment to nitrate, however they need to be coupled with other parameters that also describe nitrate behavior in groundwater. The SINTACS-SVN and DRASTIC-PA methods that include the LOS indices, were applied for the first time in the Epanomi coastal area to evaluate the reliably of the assessment and, despite the different classes range and the weights applied, similar groundwater vulnerability assessment maps were obtained. The nitrate vulnerability maps were comparable with the observed nitrate concentrations and were found to be highly comparable with original LOS maps. Nevertheless, it should be kept in mind that vulnerability methods are only screening tools and groundwater quality observations are pivotal information for environmental management.

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)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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