Revealing the potential nutrient, ecotoxin and pathogen risks to freshwaters from livestock excreta
Notice bibliographique
Résumé
Livestock excreta is a major pollutant in UK freshwaters, contributing significantly to eutrophication, pharmaceutical loading, pathogen transport, and ecotoxicological risks to aquatic biota. Environmental impact is likely to depend on on-farm livestock management and farming methods, including the management of direct excreta inputs (dung, urine, slurry amendments, manure spreading to land), and connectivity of land to surface waters. Allowing livestock direct access to watercourses can also influence the rate of urination and defecation, with cattle (dairy and beef) showing a 5–10% increase in frequency compared to those voiding excreta on land. This heightened deposition in streams is exacerbated during summer low flows where streams have less dilution capacity. Meanwhile slurry amendments to fields before rainfall events can generate transport of slurry and its constituent contaminants from land to watercourses which is widely reported. Here, we report the results of a major NERC-funded research programme QUANTUM in which we have characterised the contaminant profiles of livestock excreta (including solid manure, slurry, urine and dung from dairy cattle, beef cattle and sheep farming systems) to determine their nutrient, chemical contaminant and pathogen composition, to clarify the risks these materials may pose to biota in UK freshwaters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».