Ontario farm groundwater quality survey - Winter 1991/92
Notice bibliographique
Résumé
An increasing awareness of the need for careful management of land use and land development has grown over the last decade, particularly in context with environmental sensitivity. One area that has received considerable attention recently is agriculture and related activities. In terms of total area, the land that has been developed and managed for agriculture represents, by far, the largest of all land-development practices. The global concern with the long-term quality of groundwater resources has, in part, begun to focus on the potential impacts of agricultural chemicals, such as pesticides and fertilizers, on regional groundwater quality. Currently, investigative research is being conducted in many parts of the world, including Canada and the United States. In an effort to begin to gauge the general condition of groundwater resources being used by the rural farming community in the Province of Ontario, Agriculture Canada, through the Canada/Ontario Environmental Sustainability Initiative Agreement (ESIA), proposed a province-wide survey of farm drinking water wells. The main objectives of the project were to: determine the quality and safety of drinking water for farm families, and determine the effect of agriculture management on the quality of groundwater. In this report, the results of the survey are presented and evaluated with respect to agricultural land use practices, soil types and water well conditions, among other factors. In addition, a review of previous surveys of this type is provided as background information. The criteria used to select both the water well sites and the multilevel well sites are discussed in \ndetail along with sampling procedures and laboratory analytical methods.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».