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Enregistrement W6920599603 · doi:10.6084/m9.figshare.22582149

Phosphorus dynamics in agricultural surface runoff at the edge of the field and in ditches during overbank flooding conditions in the Red River Valley

2023· article· en· W6920599603 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverbankSurface runoffHydrology (agriculture)Flooding (psychology)DrainageSurface waterRiver valleyBiogeochemical cycleFlood myth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural fields in the Red River Valley of the Northern Great Plains are located on flat clay soils, often drained by shallow, roadside ditches that are not graded and lacking relief. These conditions can result in flow reversals and subsequent flooding of adjacent fields during large runoff events, which can mobilize phosphorus (P). Surface runoff from two agricultural fields and their adjacent ditches was monitored from 2015 to 2017 in southern Manitoba, Canada. Overbank flooding of fields adjacent to ditches was observed in 5 of 21 hydrologic events, and such events dominated annual runoff and P budgets (>83% of losses over the 3-year study period). Flooding events were often dominated by soluble P fractions (57–67%) relative to events where flooding was not observed (39–63%). Concentrations of soluble reactive P in water standing on fields increased with time during flooding events, suggesting that P was mobilized during such events; however, the source of the soluble reactive P is not clear. This study has highlighted temporal differences in hydrologic and biogeochemical interactions between fields and ditches and demonstrated the need for an improved understanding of mechanisms of P mobilization in the landscape, which has direct implications for predicting P mobility in agricultural watersheds.

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)0,000
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 enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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