MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117304114 · doi:10.1002/hyp.70363

Decades of Change: Monthly and Seasonal Perspective of Sediment and Phosphorus Loads in Agricultural Watersheds

2025· article· en· W7117304114 sur OpenAlexafffund
Manpreet Kaur, Ramesh Pall Rudra, Prasad Daggupati, Pradeep Goel, Pranesh Kumar Paul

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksMinistry of EnvironmentUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des ParcsMinistry of Environment
Mots-clésSedimentNonpoint source pollutionHydrology (agriculture)PhosphorusWater qualityPollutionNutrientWatershedAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Agricultural land use significantly contributes to the deterioration of water quality in the Great Lakes basin. The Pollution from Land Use Activities Reference Group (PLUARG) analysed diverse agricultural watersheds for nonpoint source (NPS) pollution during 1975–1977. The Multi‐Watershed Nutrient Study (MWNS), conducted from 2015 to 2020, revisited some of these watersheds to assess long‐term changes in NPS pollution. For direct comparison with the PLUARG study, a subset of MWNS data from 2017 to 2019 was selected to match the two‐year duration of the PLUARG dataset. A comparative analysis of the two studies reveals notable temporal and spatial variations in runoff, sediment, and total phosphorus (TP) loads. Season I (January–April) exhibited the highest sediment and TP loads. During the PLUARG period, sediment and TP loads were primarily concentrated in February and March. In contrast, MWNS data show an extended loading period spanning February, March, April, and May indicating a shift in seasonal and monthly load distribution patterns. For five of the six watersheds, annual average sediment and TP load magnitudes showed only minor changes between the two study periods. However, North Creek showed a marked increase in both sediment and TP loads, suggesting a shift in load generation behaviour (Sediment loads increased from 0.82 to 1.95 kg/ha/day and TP loads increased from 3.84 × 10 −3 to 6.03 × 10 −3 kg/ha/day). The transportation of sediment and TP loads is highly event‐oriented, with 80%–90% of annual loads occurring during the top 5%–10% of high‐flow events in all watersheds, emphasising the role of hydrological extremes in nutrient mobilisation. These findings highlight critical periods for sediment and phosphorus transport and emphasise the importance of targeted watershed management practices to mitigate NPS pollution effectively.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHydrological ProcessesMême sujetSoil and Water Nutrient DynamicsTravaux en français237 207