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Enregistrement W4409433163 · doi:10.1016/j.jglr.2025.102581

Seasonal and spatial patterns in phosphorus and nitrogen delivery: Implications for monitoring and management

2025· article· en· W4409433163 sur OpenAlexafffundvenue
M. Catherine Eimers, Jesse P. Anderson, Andrew M. Paterson, Andrew J. Williams, Diana Fred

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMinistry of the Environment, Conservation and ParksTrent University
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaTrent UniversityMinnesota Pollution Control Agency
Mots-clésPhosphorusEnvironmental scienceNitrogenEnvironmental resource managementChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing recognition that management efforts to limit harmful algal bloom (HAB) production in lakes need to consider tributary loadings of both phosphorus (P) and nitrogen (N). This may be the case for Lake of the Woods (LoW), which experiences annual HABs, and has been historically monitored for P, but not N. Ongoing agricultural intensification within the basin, including expansion of tile-drained row crop production, is creating new sources of N that may be entering rivers to a greater extent in the winter/spring, when sampling is typically less frequent. To address this gap, we investigated seasonal P and N inputs to the Rainy River, the largest tributary that feeds the LoW, from seven tributaries that drain the Lower Rainy River basin. Total P (TP) concentrations were consistently high at all seven tributaries and exceeded water quality guidelines, and total Kjeldahl-N (TKN) levels, which include ammonium (NH 4 -N) but largely reflect organic N, were also high relative to reference conditions for the region. In contrast, nitrate (NO 3 -N) levels were generally low, especially in the growing season. Notably, NO 3 -N, TKN, and TP concentrations were highest in tributaries with more agricultural development. There were no clear seasonal patterns in TP or TKN, whereas NO 3 -N was up to 10 times higher in the winter compared with the growing season. Higher N losses from agricultural areas that were especially clear in the winter suggest that N export is sensitive to regional trends of agricultural intensification and winter warming and warrant increased scrutiny of N inputs to the basin.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,289 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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