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Enregistrement W2002979448 · doi:10.2136/sssaj2007.0254

Accounting for Bias and Boundary Condition Effects on Measurements of Saturated Core Hydraulic Conductivity

2008· article· en· W2002979448 sur OpenAlexaff
Matthew D. Madsen, D. G. Chandler, W. D. Reynolds

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesUtah Agricultural Experiment Station
Mots-clésHydraulic conductivityLoamHydraulic headReplicateSoil scienceSoil waterLinear regressionNonlinear regressionHead (geology)GeologyPressure headMineralogyGeotechnical engineeringMathematicsRegression analysisStatisticsGeomorphologyThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most hydrologic studies require knowledge of saturated soil hydraulic conductivity, K s This parameter is often measured using saturated soil cores and a constant applied hydraulic head device. A standard approach to reduce uncertainty in the result is to conduct replicate tests at a single hydraulic head gradient. Low‐permeability soils are often tested at large hydraulic head gradients to decrease measurement time. Our objective was to test the common assumptions implicit in calculating K s from constant‐head laboratory tests, i.e., the theoretical linear relationship between head gradient and flux density exists in experimental data, and the relationship passes through the origin. In this study, we used linear regression analysis to test these assumptions and determined K s from a broad range of head gradients for: 4.5‐cm (diameter) by 10‐cm (height) intact cores of sandy loam soil; 10‐cm (diameter) by 10‐cm (height) intact cores of clay loam soil; and repacked sand columns of various sizes. We found nonlinear relationships between hydraulic head gradient ( i ) and flux density ( q ) for tests conducted on intact cores of both soils, especially for head gradients greater than unity. When we calculated K s by linear regression of data from intact cores, we found average values approximately one‐third greater than the “standard” method of averaging several replicate tests at a single hydraulic head. The difference between the regression and standard analyses was attributed to experimental bias, which is removed by the linear regression. Although no consistent i or q “thresholds” were identified to predict the onset of nonlinearity in i vs. q data, the intact core results imply that i < 1 and q < 5 × 10 −3 cm s −1 may be advisable.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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