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Enregistrement W7032711664

OPTIMIZATION OF RIPARIAN ZONE NITROGEN MANAGEMENT THROUGH THE DEVELOPMENT OF RIPARIAN MODEL

2021· article· en· W7032711664 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Media Literacy Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiparian zoneWater qualityHydrology (agriculture)Surface runoffWatershedAgricultureWatershed managementRiparian buffer
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis addresses the modeling approach to benefit the riparian zone nutrient management related to water quality in the Northeast and Midwest of USA. Nutrient (primarily Nitrogen (N)) loss from agricultural watersheds through runoff and drainage water continues to be a water quality concern of global importance. Since N is a crucial input for the sustainability of agriculture, the use of N has increased dramatically in recent decades and the excessive nutrient losses have increased too. Like global concern, agriculture (cropland, pasture, managed forest) is an important component of many watersheds of the USA Northeast where N flux to major estuaries is of substantial concern. In this circumstance, the finding from almost 30 years of research on riparian zone hydrology and biogeochemistry demonstrates that riparian zones can serve as best management practices (BMPs) to minimize the adverse agricultural impact on water quality. Riparian zones have been used as one of the most important practices for water quality improvement in agricultural settings due to its ability to perform multi functions including reducing NO3- concentrations in subsurface flow, trapping sediments and pesticides in overland flow, and control erosion. They are often characterized as “filters” or “buffers” and are vital elements in watershed management schemes for water quality maintenance and stream ecosystem habitat protection. Nevertheless, the buffering capacity of riparian zones (mostly for N) varies enormously due to the hydrogeomorphic setting such as topography, soil type, and surficial geology of the riparian zone. Upland land use/land cover affects both the water quantity and quality of the water entering the riparian zone. Hydrogeomorphic setting can influence the flowpaths and hydrologic connections be-tween upland sources of nitrate and the biologically active (i.e., upper 1-2 m) portions of the riparian zone. Thus, a number of key attributes related to location are critical in determining the potential impact of a riparian zone on water. These attributes are incorporated in models like the Riparian Ecosystem Management Model (REMM; Altier et al., 2002; Lowrance et al., 2000). Given the interest in expanding riparian zone BMPs, there is a critical need to advance our understanding of riparian functions at the site scale. Sitespecific models can improve riparian zone management decisions that seek to place, restore and protect riparian zones more effectively. REMM has been used to simulate managed riparian ecosystems in a number of settings in USA including Chesapeake Bay Watershed, Delaware, Mississippi, North Carolina, Georgia, California, and Puerto Rico.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2021
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