CHARACTERIZING CARBON COMPLEXITY ACROSS THE LAND-WATER INTERFACE IN AGRICULTURAL LANDSCAPES
Notice bibliographique
Résumé
Carbon may be a key underexplored factor in the management of nutrients in the Great Lakes basin. An intricate relationship exists between waterways and the lands they drain, with landscape-level characteristics greatly influencing the quantity and quality of dissolved organic matter (DOM) exported into freshwater ecosystems. Light-emitting fluorescent fractions of DOM (FDOM) have previously been linked to broad land-use categories, however using FDOM to characterize carbon within agricultural landscapes in respect of practices that build soil health, remains largely unexplored. Using the low-topography, clay-dominated soils of Essex County, southern Ontario as a case study we conducted a field survey to characterize DOM across the land-water interface. Focusing on agricultural soils and the tile drainage network, we sought to use FDOM as a tracer and indication of soil organic matter across a suite of farm-based agricultural practices related to carbon (e.g., cover crops, tillage regime and restored). Here we discuss the farmer-centered approach taken to implementing the field study, and preliminary results on the relationships between DOM and management. This understanding is especially critical in the Great Lakes basin where farm-based measures are focused almost entirely on P-management. By examining DOM in the context of other macronutrient cycles (e.g., P), our work may provide critical insight into the realities of implementing policy and management in the region.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».