One size does not fit all: Toward regional conservation practice guidance to reduce phosphorus loss risk in the Lake Erie watershed
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural phosphorus (P) losses to surface water bodies remain a global eutrophication concern, despite the application of conservation practices on farm fields. Although it is generally agreed upon that the use of multiple conservation practices ("stacking") will lead to greater improvements to water quality, this may not be cost effective to farmers, reducing the likelihood of adoption. At present, wholesale recommendations of conservation practices are given; however, the application of specific conservation practices in certain environments (e.g., no-till with surface application, cover crops) may not be effective and can even lead to unintended consequences. In this paper, we present the Lake Erie watershed as a case study. The Lake Erie watershed contains regions with unique physical geographies that include differences in climate, soil, topography, and land use, which have implications for both P transport from agricultural fields and the efficacy of conservation practices in mitigating P losses. We define major regions within the Lake Erie watershed where common strategies for conservation practice implementation are appropriate, and we propose a five-step plan for bringing regionally tailored, adaptive, and cost-conscious conservation practice into watershed planning. Although this paper is specific to the Lake Erie watershed, our framework can be transferred across broader geographic regions to provide guidance for watershed planning.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| 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 ».