A Model for Institutional Phosphorus Damage Costs: A Case Study at the University of Virginia
Notice bibliographique
Résumé
Calculating environmental footprints for carbon, nitrogen, and phosphorus can help individuals, communities, and institutions monitor their environmental impacts and inform efforts to improve their sustainability efforts. In addition to tracking emissions, footprints can help account for economic “damage costs” associated with resource use. Though damage cost estimates have been developed for carbon and nitrogen, there is little precedent for damage costs relating to phosphorus. We demonstrate a method to estimate institutional phosphorus damage costs using a case study of the University of Virginia, a large public university in the United States. We estimate damage costs related to eutrophication, distinguishing between water quality impacts in freshwater and coastal systems as well as between diffuse agricultural and wastewater point sources. We found that activities at the university incur approximately $76 500 per year of downstream costs to society due to its phosphorus footprint ($2.16/kg of phosphorus released to the environment). Almost half (48%) of those damages are incurred in the Chesapeake Bay while 7% are incurred in the Gulf of Mexico. The remainder (44%) of costs are incurred in freshwater systems across both watersheds. Our findings are likely an underestimate of true societal impacts, as impacts such as loss of ecosystem services are difficult to value. However, we emphasize that this method is transferable and can be used by other institutions to calculate their own phosphorus damage costs, providing a more holistic accounting of downstream environmental impacts.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».