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Enregistrement W4411043915 · doi:10.1016/j.jglr.2025.102607

Seasonality interacts with mixed land use and conservation in controlling patterns of nutrient and pathogen export from agricultural watersheds

2025· article· en· W4411043915 sur OpenAlexvenueno aff
Anna E. S. Vincent, Jennifer L. Tank, Ursula H. Mahl, Kyle Bibby

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGreat Lakes Protection FundU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésSeasonalityAgricultureNutrientEnvironmental scienceLand useAgricultural landAgricultural economicsAgroforestryEcologyGeographyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fertilizer runoff is a significant source of nutrients to streams draining agricultural watersheds and results in numerous downstream impacts including eutrophication and coastal hypoxia. Additionally, pathogen export linked to manure application poses a threat to human health and results in recreational closures. Agricultural conservation practices, such as the planting of winter cover crops (CC), can reduce nutrient losses to streams, but their impacts on pathogen transport remain understudied. From 2019 to 2022, we sampled every 2 weeks in three subwatersheds of the Paw Paw River Basin (Michigan, USA) to assess the role of CC in reducing dissolved nitrate (NO 3 – -N), ammonium (NH 4 + -N), soluble reactive phosphorus (SRP), and the fecal bacterium Escherichia coli export. The three subwatersheds contain varying levels of agricultural land use, ranging from 41 to 77 %. Water column NO 3 – -N (mg L -1 ) peaked during the winter and spring fallow season, while E. coli (CFU 100 mL −1 ) peaked during summer, which points to different drivers controlling NO 3 – -N and pathogen export throughout the year. Increased daily yields of dissolved nutrient tended to coincide with more agricultural land cover; however, we measured highest daily yields of E. coli in the watershed with lowest agricultural land cover. Planting CC reduced NO 3 – -N yield by 10–31 %, NH 4 + -N yield by 19–22 %, SRP yields by 3–11 %, and E. coli yields by 17–48 %, and therefore is effective at mitigating both nutrient and pathogen export from agricultural landscapes, but additional work is required to fully understand the dynamics (timing and drivers) controlling E. coli export in watersheds of mixed land use.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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