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Enregistrement W1979933324 · doi:10.1155/2012/812561

Modelling Soil Water Retention for Weed Seed Germination Sensitivity to Water Potential

2012· article· en· W1979933324 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Soil Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaManitoba Rural Adaptation Council
Mots-clésGerminationWater retentionWeedWater potentialSoil waterEnvironmental scienceAgronomyResidualSoil scienceHydrology (agriculture)MathematicsBiologyGeologyAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil water retention is important for the study of water availability to germinating weed seeds. Six soil water retention models (Campbell, Brooks-Corey, four- and five-parameter van Genuchten, Tani, and Russo) with residual soil water parameter derivations were evaluated to describe water retention for weed seed germination at minimum threshold soil water potential for three hillslope positions. The Campbell, Brooks-Corey, and four-parameter van Genuchten model with modified or estimated forms of the residual parameter had superior but similar data fit. The Campbell model underestimated water retention at a potential less than −0.5 MPa for the upper hillslope that could result in underestimating seed germination. The Tani and Russo models overestimated water retention at a potential less than −0.1 MPa for all hillslope positions. Model selection and residual parameter specification are important for weed seed germination by representing water retention at the level of minimum threshold water potential for germination. Weed seed germination models driven by the hydrothermal soil environment rely on the best-fitting soil water retention model to produce dynamic predictions of seed germination.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,164 · 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