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Enregistrement W1965390037 · doi:10.1002/ird.367

Drainage in the Aral Sea Basin

2007· article· en· W1965390037 sur OpenAlexaff
Victor Dukhovny, Pulat Umarov, Haldar Yakubov, Chandra A. Madramootoo

Notice bibliographique

RevueIrrigation and Drainage · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural basinDrainageGeologyDrainage basinHydrology (agriculture)Environmental scienceOceanographyGeographyGeomorphologyCartographyBiologyGeotechnical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intensity of irrigation in Central Asia requires artificial drainage in order to control waterlogging and salinization. There are about 5.35 million ha with a combination of surface drainage, and vertical and horizontal subsurface drainage. Of the five Central Asian republics, Uzbekistan is the country with the most significant artificially drained land, of approximately 1 million ha. There have been several innovations in drainage design in the region, in order to account for seepage from irrigation canals and upstream irrigated lands, percolation from excess irrigation water, groundwater fluxes to the root zone, and the accompanying salts moving into the crop root zone. Deeper subsurface drainage depths are considered essential for the control of waterlogging and salinity. There were significant investments in drainage in the region until the 1990s. However, with the collapse of the Soviet Union and the deterioration of economic conditions in Central Asia, investment in drainage declined. Drainage systems are no longer properly maintained and the areas suffering from salinization and waterlogging have been increasing. The drainage problems are compounded by the weakened institutional structure to successfully operate and maintain the drainage network. This paper addresses the technical and institutional improvements required to improve drainage performance, and stresses the importance of implementation of drainage with irrigation in the context of integrated water resources management. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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