Ecological impacts of management practices in agricultural drain networks: a literature synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Drain networks are essential for connecting farming landscapes to waterways to help mitigate floods and convey water downstream. Unfortunately, drains also convey nutrients and sediments from surface or tile drain run-off, which can impact critical habitats for benthic macroinvertebrates and fish communities, including many species at risk of extinction. To bridge discussions around drainage and ecological values associated with sustainable management of water resources in drainage systems, we conducted a comprehensive literature synthesis on the ecological impacts of drain management practices (DMPs) and best management practices (BMPs). To inform drain management at a regional scale, we extracted key findings from 111 peer-reviewed studies with similar physical attributes and management contexts representative of southwestern Ontario’s agricultural landscapes. Across studies, impacts of management practices were assessed over relatively short time periods (1 month − 2 years), limiting understanding of the long-term impacts and ecological or management trade-offs. Frequently measured water quality indicators included carbon, nitrogen, and phosphorus concentrations. Fish biodiversity and abundance were the most commonly measured biodiversity indicators. Recent studies suggest that biodiversity in drain systems is highly resilient and consists of common species that can cope with management activities. Despite literature gaps, findings suggest that while both practices maintain critical drain functions, trade-offs between flood mitigation, biodiversity and water quality remain underexplored. BMPs have the potential to offer multiple co-benefits and greater uptake across the region and across agricultural landscapes in Canada yet place-based evidence is lacking. Cross-sector partnerships can help bolster efforts to critically assess and implement local solutions.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».