Examining Priority Contaminants and Farmer Interventions in Private Water Wells: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater from private wells is a vital resource for agricultural productivity, rural livelihoods, and drinking water in North America. However, contaminants such as nitrates, pesticides, heavy metals, pathogens, and emerging pollutants like per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS) pose significant threats to water quality and public health. This research aims to examine the prevalence of these contaminants, evaluate farmer-led interventions, and identify knowledge gaps to inform sustainable water management practices. Using a scoping review methodology, guided by the PRISMA-ScR framework, the project systematically reviews literature published in the last decade. The study focuses on agricultural regions in North America, where private well reliance is high, and contamination risks are prevalent. It evaluates interventions such as maintenance, filtration systems, and runoff management while identifying barriers to implementation, particularly in resource-constrained rural communities. Although still preliminary, this project has identified significant research gaps, including the long-term health effects of emerging contaminants and the accessibility of mitigation technologies for rural users. Initial findings emphasize the importance of proactive policies, community engagement, and innovative technologies to safeguard groundwater resources. This ongoing work will advance knowledge on the intersection of agriculture and water quality management, promoting actionable solutions to enhance rural resilience and sustainable groundwater use. The symposium presentation will highlight the study's objectives, methodology, and initial findings while outlining future directions for this critical area of research."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».