Influence of wetlands on nutrients in headwaters of agricultural catchments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigated the influence of land cover on nutrient concentrations (295 samples) in headwater streams over a 2‐year period in 10 agriculture‐dominated subcatchments (163–8373 ha) in southern Ontario Canada. In this region, monitoring and research on nutrient dynamics in headwater wetlands is sparse. Our results indicated a significant positive correlation (Pearson coefficient ρ = 0.320) between soluble reactive phosphorus (SRP) in the headwater streams and the percentage of wetlands in these agriculture‐dominated catchments. This result suggests that headwater wetlands, and other wet riparian zones, are key sources of SRP in the headwater streams. Nitrate concentrations were positively correlated with % agricultural land cover (ρ = 0.316), consistent with previous studies, while SRP concentrations were negatively correlated with % agricultural land cover (ρ = −0.325). There was a significant positive correlation between SRP concentrations and discharge in some of the streams. Seasonal SRP trends appear to be closely related to temperature‐dependent seasonal changes in redox conditions, including levels of dissolved O2. Surficial geology had some influence on nitrate concentrations in the streams, which tended to be higher in catchments dominated by glacial till (till terrain), compared to catchments with extensive areas of outwash sand, in addition to till terrain.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».