Évaluation des politiques en vue d’améliorer la qualité de l’eau dans les paysages agricoles
Bibliographic record
Abstract
L’Île-du-Prince-Édouard (Î.-P.-É.) présente une dépendance écologique et économique unique envers la qualité de l’eau, qui est affectée directement par les systèmes agricoles. Les résidents de l’île tirent leur eau potable uniquement de l’eau souterraine, et cette dernière contribue à hauteur d’environ 70 % aux eaux de surface comme les ruisseaux, les rivières et les estuaires. La dépendance des écosystèmes et des résidents de l’Î.-P.-É. envers la qualité de l’eau souterraine coexiste avec un secteur agricole intensif qui revêt une grande importance pour l’économie de la province. La pomme de terre est cultivée sur plus de 40 % des 1,4 million d’acres (567 000 hectares) de terres cultivables, et cette denrée génère plus de 75 % des recettes totales provenant de cette terre cultivée. Le recours massif à l’azote pour produire ces cultures à valeur élevée sur les sols sablonneux de l’Î.-P.-É. a entraîné une importante contamination de l’eau souterraine par le nitrate. Bien que le problème des nitrates excessifs et de la qualité de l’eau ait incité des hydrogéologues et des agronomes à étudier l’impact des pratiques de gestion du territoire agricole sur les lixiviats de nitrate au moyen de techniques de modélisation hydrologique, les chercheurs ont effectué peu d’analyses économiques sur les meilleures pratiques de gestion visant à aborder le problème
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".