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Enregistrement W1988303803 · doi:10.4141/s02-016

Quantification of soil redistribution and sediment budget in a Canadian watershed from fallout caesium-137 (<sup>137</sup>Cs) data

2002· article· en· W1988303803 sur OpenAlexaffvenueabout
Lionel Mabit, Claude Bernard, M. R. Laverdière

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensInstitut de Recherche et de Développement en AgroenvironnementUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedErosionEnvironmental scienceSnowmeltHydrology (agriculture)SedimentSoil waterSoil scienceGeologySnowGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intensification and specialization of agriculture that took place in the past decades have resulted in soil and water degradation in several areas of eastern Canada. Most studies on soil erosion in Quebec have been conducted at the experimental plot scale. Although this approach generates precise data, extrapolation at the field or watershed scale is difficult. In this study, caesium-137 (137Cs) was used to investigate the spatial extent and severity of soil erosion for an 80-ha watershed in Southeastern Quebec (cultivated area = 75 ha). Soil samples were collected based on a 25 (30 m grid and revealed soil redistribution rates ranging from -20 to +12 Mg ha-1 yr-1. From radiocaesium measurements, it was estimated that the experimental watershed experienced an average loss of 3.0 Mg ha-1 yr-1 with net sediment export of 2.8 Mg ha-1 yr-1 and a sediment delivery ratio of 93%. Snowmelt erosion is believed to have played an important role in the soil redistribution in this small watershed. Changing sampling strategy was tested (50 x 60 m and 100 x 120 m grid rather than 25 x 30 m) and only minor changes were noticed on soil erosion and sediment production estimates, when samples corresponding to the 50 x 60 m grid were used. Key words: Caesium-137 (137Cs), watershed, water erosion, snowmelt erosion, sampling strategy

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations33
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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