A systematic review of agricultural use water quality indices
Notice bibliographique
Résumé
Water Quality Indices (WQIs) are increasingly being applied for reporting on the suitability of water for a variety of human uses including agriculture. This systematic review identified and compared 42 examples of Agricultural use Water Quality Indices (AgWQIs) for surface waters in published literature. The review confirmed the growing popularity in AgWQI reporting, particularly in the last six years. All studies incorporated the suitability of water for irrigated cropping into their AgWQI with three also addressing stock watering. The review confirmed that all parameter thresholds adopted by AgWQI studies originated from either the Food and Agriculture Organisation of the United Nations publication Water quality for agriculture publication or National Standards. An AgWQI common key was developed to overcome interstudy method variability and facilitate comparative assessment. This assessment determined that all study methods originated from two sources, the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index, and the National Sanitation Foundation Water Quality Index. For studies adopting the latter method, a further three strategies for parameter weightings and eight functions for developing water quality ratings were identified. Our assessment also identified and explored limitations with some equations, including a method known as the proportionality constant. Significant variation in parameters, classes, thresholds, subindices, and weightings between studies was found, but also some areas of agreement. Based on the review findings, a guide has been developed to assist in future AgWQI development.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».