Faculty Opinions recommendation of A spatial analysis of phosphorus in the Mississippi river basin.
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) in rivers in the Mississippi River basin (MRB) contributes to hypoxia in the Gulf of Mexico and impairs local water quality. We analyzed the spatial pattern of P in the MRB to determine the counties with the greatest January to June P riverine yields and the most critical factors related to this P loss. Using a database of P inputs and landscape characteristics from 1997 through 2006 for each county in the MRB, we created regression models relating riverine total P (TP), dissolved reactive P (DRP), and particulate P (PP) yields for watersheds within the MRB to these factors. Riverine yields of P were estimated from the average concentration of each form of P during January to June for the 10-yr period, multiplied by the average daily flow, and then summed for the 6-mo period. The fraction of land planted in crops, human consumption of P, and precipitation were found to best predict TP yields with a spatial error regression model ( = 0.48, = 101). Dissolved reactive P yields were predicted by fertilizer P inputs, human consumption of P, and precipitation in a multiple regression model ( = 0.42, = 73), whereas PP yields were explained by crop fraction, human consumption of P, and soil bulk density in a spatial error regression model ( = 0.49, = 61). Overall, the Upper Midwest's Cornbelt region and lower Mississippi basin had the counties with the greatest P yields. These results help to point out specific areas where agricultural conservation practices that reduce losses to streams and rivers and point source P removal might limit the intensity or spatial occurrence of Gulf of Mexico hypoxia and improve local water quality.American Society of Agronomy, Crop Science Society of America, and Soil Science Society of America. PMID: 21546679
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,176 | 0,046 |
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 ».