Trend analysis of water quality in the irrigation districts of southern Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Irrigation is essential for high agricultural production and crop diversity in semi‐arid regions such as southern Alberta, Canada. Nearly 75% of Canada's irrigation takes place in Alberta's irrigation districts, making the management and maintenance of irrigation water quality highly important in this region. In this study, temporal water quality trend analysis was conducted on southern Alberta irrigation water from 2006 to 2023. The trends of 19 water quality parameters, including nutrients, salinity, physical characteristics, Escherichia coli, and pesticides, were evaluated at 74 sites. Of the total number of parameter‐by‐site tests (902) conducted, 36.5% had statistically significant decreasing trends, 1.3% had statistically significant increasing trends, and 62.2% had no trend. This indicates stability and improvement in water quality during the study period at the resolution of individual sites. Regional trend analysis revealed trends in 11 out of the 19 parameters tested: 9 decreased, 2 increased, and 8 exhibited no trend, which also indicated stable and improving water quality. Continued monitoring is important for areas and parameters showing increasing trends to guide mitigation action. This information can be used to focus water and land management decisions and direct resources to priority areas and parameters to ensure excellent quality irrigation water for all users.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».