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Enregistrement W3134535747 · doi:10.1002/rra.3783

Small land cover changes in the transboundary Kootenai River basin greatly alter water quality

2021· article· en· W3134535747 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Stickney, Lisa A. Kunza, Gregory C. Hoffman, Kurt Chowanski

Notice bibliographique

RevueRiver Research and Applications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of Engineers
Mots-clésTributaryEnvironmental scienceWatershedDrainage basinHydrology (agriculture)NutrientNitrateLand coverEcosystemContext (archaeology)Water qualityBiotaLand useEcologyGeographyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increased nutrient loading in aquatic environments can have a long‐lasting influence on ecosystem processes and functions. The Kootenai River was historically oligotrophic, but nitrate levels have been steadily increasing since the mid‐2000s, while phosphorus levels have remained low. Our study objective was to evaluate the current nutrient distribution throughout the Kootenai River watershed in the context of land use and land cover change. Each of the three land cover types we assessed, agriculture, developed areas, and surface mines, encompass less than 1% of the land area in the Kootenai River watershed. We measured nitrate, ammonium, and soluble reactive phosphorus (SRP) monthly at sites spanning 400 river km on the Kootenai River, and co‐located tributary sites in British Columbia, Canada, and Montana and Idaho, USA. During July 2017, we measured the same nutrients along each of the selected tributaries with co‐located sites at sub‐catchment tributaries. Sites were selected to include a range of contributing drainage areas identified as agricultural, developed, or mining. Nutrient concentrations ranged from 0.012 to 4.299 mg/L for nitrate, 0.0005–0.02 mg/L for ammonium, and 0.003–0.076 mg/L for SRP. Nitrate concentrations were elevated downstream of mining land cover, and decreased with distance from the mining areas; however, nitrate remained elevated compared to sites not affected by mining activity. If the imbalance of N:P continues to increase due to nitrate loading, resources available to biota may become skewed, resulting in alterations to ecosystem processes and functions critical to support the biodiversity in the Kootenai River.

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)0,001
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 enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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