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Enregistrement W4402328158 · doi:10.1016/j.catena.2024.108351

Evaluating and improving the assessment of compound-specific stable isotope derived sediment fingerprinting results in an agricultural watershed in British Columbia, Canada

2024· article· en· W4402328158 sur OpenAlex
Kristen Kieta, Philip N. Owens, Ellen L. Petticrew

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCATENA · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedSedimentAgricultureStable isotope ratioEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water resource managementGeologyArchaeologyGeographyGeomorphologyComputer scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Compound specific stable isotopes successfully discriminated across land use types. • Multiple statistical analyses showed significant overlap among agricultural sources. • The primary source of sediment in Murray Creek is agriculture, followed by banks. • Reducing field and bank erosion is paramount for aquatic ecosystem health. Agricultural fields are a known contributor of sediment to streams and rivers, but determining specific sources of sediment in agricultural watersheds characterized primarily by C3 plants has proven difficult with traditional sediment fingerprinting methods. This study aimed to use compound-specific stable isotopes of long-chain fatty acids (LCFAs) to determine the sediment contribution from multiple sources – cropped, grazed, forage, riparian zones, banks, and forested soils – to Murray Creek, a tributary to the Nechako River in British Columbia, Canada. Source and sediment samples were collected in 2019 and analysed for LCFA concentrations and δ 13 C FA values (C20:0-C30:0, C32:0). Statistical analyses were undertaken to determine the discrimination capabilities of the LCFAs. Results showed that discrimination was poor across the agricultural land uses, though forested samples were clearly identified. For mixing in Murray Creek, just three sources – agriculture (including riparian areas), forested, and banks – were used. The results found agriculture and banks to be the primary sources of sediment. This is important because Murray Creek delivers sediment to important fish spawning habitat, which has been identified as one of multiple causes of fish population declines. The difficulty in discriminating between the agricultural land use types reflects multiple confounding factors including the multi-use nature of agricultural land in Murray Creek (i.e., land can be used as harvested forage and unmanaged grazing in the same year), the similarities in isotopic signatures across C3 plants, and the temporal insensitivity of the analysis, which may pick up the vegetation signatures of previous years. While the LCFAs were not able to identify specific fields of importance in the timeframe of this study, this technique would be valuable if the sources were more unique, if more samples of each source were taken for better characterization, and if previous land use in the agricultural fields was incorporated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle