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Enregistrement W1891988825 · doi:10.1029/2001wr000625

Predicting hydraulic conductivity changes from aggregate mean weight diameter

2002· article· en· W1891988825 sur OpenAlexaff
M. R. Nemati, Jean Caron, Jacques Gallichand

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic conductivityWettingAggregate (composite)Soil waterMaterials scienceStability (learning theory)PorositySoil scienceConductivityGeotechnical engineeringEnvironmental scienceComposite materialGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid wetting of structurally unstable soils results in aggregate disintegration, soil densification, reduced porosity, and changes in the pore‐size distribution and intake hydraulic properties. Knowledge of changes in these properties is critical for use in hydrological, solute transport, or erosion models. Multiple determinations of these parameters as they evolve over time are needed for short time step models. Routine measurement of all these properties is time‐consuming, and it would therefore be practical if some of them could be used to predict others. A model is proposed to predict hydraulic conductivity changes based on aggregate size distribution, stability, and wetting rate information in order to determine the stability of the pore network during wetting. Two independent experiments were conducted in the laboratory on two different soil types to evaluate the proposed model. The decrease in mean weight diameter of aggregates exposed to different rates of wetting was used to predict the mean weight diameter after wetting, which was then used in a model to predict changes in hydraulic conductivity. The results show that the changes in predicted and measured hydraulic conductivities between the potentials of −0.5 and −4 kPa were significantly correlated for both soils, despite an overestimation of the measured changes. The close correlation suggests that this bias could be empirically estimated from measurements of aggregate size and that information on aggregate size and stability would be useful for predicting changes in hydraulic conductivity.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations14
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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