MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W329116498

Spring Snowmelt Impact on Phosphorus Addition to Surface Runoff in the Northern Great Plains

2011· article· en· W329116498 sur OpenAlexaboutno aff
T. Jensen, Kevin H. D. Tiessen, Esther Salvano, Andrea R. Kalischuk, Don Flaten

Notice bibliographique

RevueBetter crops with plant food · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface runoffEnvironmental scienceNutrientSnowmeltSurface waterAquatic ecosystemPhosphorusWater qualityHydrology (agriculture)AgronomyEcologyEnvironmental engineeringBiologyChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ovement of nutrients in surface runoff is a natural process in the environment. Under so-called pre- settlement conditions in the NGP, surface runoff naturally moved nutrients from grasslands, parklands, and forests. Nutrients in runoff exist primarily in either dissolved form or particulate form (attached to soil particles). Move- ment of nutrients in runoff is essential to aquatic ecosystem health as a source of nutrients for microbes, aquatic plants, and aquatic animals. The movement of nutrients from the landscape to water bodies, however, can be enhanced by human activities includ- ing agriculture, forestry, urbanization, industry, and recreation. These activities can promote nutrient loss through land clear- ing, and the application to land of fertilizers, manures, treated sewage, industrial waste effluents, and sludges. As an example, an 8-year water quality monitoring study of 23 agricultural watersheds in Alberta showed that as agricultural intensity

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBetter crops with plant foodMême sujetSoil and Water Nutrient DynamicsTravaux en français237 207