Estimation of phosphorus loads from septic systems to tributaries in the Canadian Lake Erie Basin
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of septic systems to watershed nutrient loads is poorly quantified although they are often cited as potentially important nutrient sources. The study used a geospatial model to estimate P loads from septic systems to the tributaries of the Canadian Lake Erie Basin to inform Lake Erie nutrient management initiatives. There is currently no inventory of septic systems in the Lake Erie Basin (e.g., numbers and locations of septic systems). Therefore a geospatial model was developed to automatically locate individual septic systems and to use these locations to estimate P load contributions to tributaries. The model was first tested on three subwatersheds in the Canadian Lake Erie Basin before being applied across the Basin. Present-day basin-wide P load estimates reveal that: (i) only a fraction of septic effluent is currently reaching the tributaries due to slow transport and other delays, as well as (ii) P attenuation in the subsurface, range from 23 ± 11 to 68 ± 32 MT/yr. Based on these estimates, septic systems may currently contribute 1.7 ± 0.8–5 ± 2.3% of the P loads to Lake Erie from Canada. However, maximum P load estimates and transient model results show that the contribution of septic systems to P loads will increase over time as slow moving septic-derived groundwater P plumes reach tributaries if aging septic systems are not maintained. This study provides widely applicable new knowledge and methodology; as well as specific findings needed to inform nutrient and septic system management in the Lake Erie Basin.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».