Reimagining the Kendall plot: using <i>δ</i> <sup>15</sup> N and <i>δ</i> <sup>18</sup> O of nitrate and advanced machine learning to improve N pollutant source classification
Notice bibliographique
Résumé
Nitrate (NO3−) pollution is a serious water quality issue in many countries due to contamination of lakes, rivers, and aquifers by intensive agriculture practices and inadequate wastewater management. Nitrate pollution and associated cultural eutrophication are anticipated to increase worldwide, highlighting the need to control and reduce nitrogen pollution. The stable isotope ratios of nitrate (δ15N, δ18O) are widely used as tracers of nitrogen pollution sources. The primary technique for identifying nitrate sources has been the longstanding Kendall boxplot, despite improved methods using Bayes’ theorem and the R language for estimating source fractions using hydrogeochemical context, N source data and expert assessment. This article improves the classification of aqueous nitrate sources using comprehensive published stable isotope data for nitrate from four known pollutant types and applying machine learning algorithms. AI modelling results reveal improved source depictions and offer a robust statistical framework for identifying N pollution sources. This is essential given the increased published data sources and the need for better-informed water quality management strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».