Legacy Phosphorus Across Canada: Insights from a 60-Year Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Human activities over decades of agriculture and urbanization have altered phosphorus (P) cycling, posing a threat to water quality and ecosystem function. Algal blooms have become a pervasive problem in both small and large waterbodies across Canada. Despite concerted efforts to reduce P loading to surface waters, there has yet to be a noticeable improvement in water quality. This can be attributed to the accumulation of legacy P in the landscape as a result of excessive use of synthetic fertilizers and the production of livestock manure. These legacy P can reach the waterbodies decades after implementing P management practices. Therefore, to better understand long-term P dynamics and their drivers, it is crucial to develop long-term datasets of P inputs and outputs. \nWe developed a 60-year (1961–2021), 250-meter grid resolution data of P components and P surplus across Canada. P surplus is the difference between P inputs (fertilizer inputs, livestock manure, detergent, and human waste) and non-hydrological P output (crop uptake). Our result shows the different drivers of P surplus across Canada. In Ontario and Quebec, the P surplus decreased from nutrient regulation programs in 1981 and subsequently rebounded in 2006 due to an increase in P fertilizer use. In prairie provinces, low P inputs and increasing crop yields have led to the mining of the P stores in the soils. This new, longer dataset will improve our understanding of long-term P dynamics and allow for explicit consideration of the impacts of legacy P on environmental outcomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».