Addressing Lake Erie eutrophication: An assessment of recent progress and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Addressing eutrophication problems in the Great Lakes was a key motivating factor in the signing of the Great Lakes Water Quality Agreement by the U.S. and Canadian governments (the “Parties”) in 1972. In spite of progress in the intervening five decades, persistent eutrophication problems – including harmful algal blooms – continue to occur in western Lake Erie and in some embayments of most of the other Great Lakes. In 2020-2022 a work group of the International Joint Commission assessed progress in addressing nutrient loads in Lakes Erie (with a secondary emphasis on Lake Ontario). The project reviewed recent research relevant to addressing ongoing nutrient impacts in Lake Erie, reviewed and assessed progress under domestic action plans developed for Lake Erie, and the status of implementation of recommendations from previous International Joint Commission reports. The research review indicated significant progress in some areas, in particular concerning modeling, but ongoing needs in others, including on approaches to optimize appropriate best management practices at sufficient scales to reduce nutrient export from the land. The Parties' implementation of the Commission's recommendations has been mixed, with setting of targets and multiple modeling efforts on the one hand, but more limited work in other areas, including related to the economics of harmful algal blooms and on manure management. Our assessment of domestic action plans themselves, found both strengths (including in research, monitoring, adaptive management, and watershed-level planning), and limitations (including details on best management practices implementation, approaches to manure management, and funding needs for implementation). We identify multiple recommendations for strengthening programs in both countries, including through increased research addressing multiple aspects of best management practices effectiveness and implementation, consideration of an innovative approach such as group-level incentives to increase best management practices implementation in the agricultural community, and utilization of an accountability framework to advance progress towards meeting Lake Erie nutrient targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».