Exploring the Trends in Sediment and Phosphorus Concentrations and Loads in Part of the Canadian Great Lakes Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The specific objective of this study is to explore the long-term trend of total phosphorus (TP) and total suspended sediment (TSS) concentrations and loads (C/L)s in various streams/rivers in the Great Lakes Basin. This includes related statistical analyses, such as confidence intervals, to assess variability and identify cases where measures should be taken to reduce TSS and TP. Trend analysis of TSS and TP (C/L)s are performed, combining bootstrapping with the Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season i.e., WRTDS_BT technique. The technique is used at ten selected monitoring stations of Northern Lake Erie, Eastern Lake Huron, and Lake Ontario & Niagara Peninsula in Ontario, Canada. Trend analysis over selected tributaries using flow-normalized (FN) TSS and TP (C/L)s reveals that trends in [FN-TSS] and [FN-TP] (C/L)s were highly variable, with significant decrease in a few stations. However, in most tributaries, TSS concentration levels are significantly higher than Canadian Water Quality Guidelines (CWQG) limit of 30 mg/L (following Toronto Region Conservation Authority (TRCA), Ontario) and TP concentration levels are significantly higher than the Ontario’s provincial water quality objectives (PWQO) limit of 0.03 mg/L. Measures to reduce TSS and TP is effective at five tributaries (Humber River, Don River, Saugeen River, Big Creek, Nottawasaga River). Although the drivers are not explicitly identified, potential attributions are discussed for policymakers in the study area.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».