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Enregistrement W7161803772 · doi:10.82308/24149

Impact of Agricultural Management Practices on Mitigating Soil Phosphorus Loss: A multi-scale study

2024· dissertation· en· W7161803772 sur OpenAlexaboutno aff
Jiaxin Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureWater qualitySustainabilityWatershedNonpoint source pollutionPollutionSoil conservationSurface runoffAgricultural pollution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread use of inorganic phosphorus (P) fertilizers has had a profound impact on the global P cycle, leading to increased crop yields but also contributing to P pollution in freshwater and coastal ecosystems. Canada, a world-leading agricultural producer, is facing water pollution challenges due to agricultural P losses, which not only affect water quality but also impact the economy. In addressing this challenge, many efforts have explored the effects of agricultural practices on sustainable P management. However, the outcomes have been somewhat controversial, likely due to variations in field design and experimental conditions. Furthermore, historical (residual) P from previous applications has garnered substantial attention in recent years due to its potential to sustain crop yields while mitigating P runoff. Despite this, a comprehensive national-scale assessment of its benefits for Canada remains unclear. My research endeavors to tackle the P pollution challenge in Canada by employing various methodologies. To begin, I conducted a meta-analysis to assess the efficacy of different agricultural practices in reducing soil P loss while considering their impact on crop yields. Our synthesis of field data suggests that conservation practices tend to be the most practical and effective approach for sustainable P management. Subsequently, I employed machine learning (ML) techniques to evaluate the effectiveness of conservation practices in mitigating P export from the Maumee River watershed to Lake Erie over the coming decades. The ML models indicate that additional practices may still be urgently required to address the ongoing P pollution in Lake Erie. Finally, I assessed the potential of reusing residual soil P to reduce P losses across Canadian agricultural land. Developing a P cycling model allowed me to analyze Canada’s P dynamics. Coupled with a soil P dynamics model, my findings suggest that using residual P could reduce mineral P demand in Canada. The Atlantic provinces, Quebec, Ontario, and British Columbia exhibit the highest potential for reducing P applications. Notably, the Atlantic provinces and Quebec are poised to experience the greatest reductions in runoff P loss with this strategy, while Ontario, Manitoba, and British Columbia may experience relatively lower reductions. In conclusion, my research contributes to safeguarding water ecosystems and achieving long-term P sustainability. It underscores the importance of considering residual soil P as a valuable resource and its potential role in mitigating P pollution

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,013
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,284 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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