Land Based Solutions to Eutrophication -Exploring the use of ACPF in a Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural conservation measures (ACM’s) are actions taken at the farm scale with the intention of maintaining agricultural production while simultaneously reducing soil and nutrient runoff into freshwater ecosystems. In the Great Lakes basin, they are an essential land-based tool for addressing eutrophication and harmful algal blooms downstream. In these contexts, large reductions in watershed-level nutrient loss have the potential be achieved, through the coordinated placement of ACM’s, resulting in improved surface water quality at relatively low economic cost. The Agricultural Conservation Planning Framework (ACPF) is a decision-support tool designed to assist conservation managers improve freshwater quality by optimizing ACM placement at the watershed scale. Using a case study approach, we adapted the ACPF GIS Toolbox for watersheds in Essex County, Ontario that feed into the western basin of Lake Erie, a hotspot of eutrophication and harmful algal blooms. Here we present the first adaption of the ACPF toolbox for a Canadian watershed. To investigate the utility for real-world application by conservation practitioners, we compared two agriculturally-dominated watersheds: River Canard (less forested) and the Cedar Creek (more forested) both in Essex County. Geospatial statistics and multivariate analysis provide additional insight into whether watershed scale conservation actions are being effectively optimized to maximise freshwater health improvements. Results from this effort suggest that mismatches in the implementation of ACMs across a watershed exist and are a factor in disappointing freshwater restoration outcomes. We provide actionable recommendations for research, practitioners and decision-makers to help advance further application of this tool in SW Ontario.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».