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Enregistrement W2016562691 · doi:10.1111/j.1752-1688.2008.00181.x

Differences in Evaporation Between a Floating Pan and Class A Pan on Land<sup>1</sup>

2008· article· en· W2016562691 sur OpenAlexaboutno aff
Jason R. Masoner, David I. Stannard, Scott C. Christenson

Notice bibliographique

RevueJAWRA Journal of the American Water Resources Association · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvaporationPan evaporationHydrology (agriculture)Environmental scienceWetlandPotential evaporationAlluviumGeologyGeographyMeteorologyEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Research was conducted to develop a method for obtaining floating pan evaporation rates in a small (less than 10,000 m 2 ) wetland, lagoon, or pond. Floating pan and land pan evaporation data were collected from March 1 to August 31, 2005, at a small natural wetland located in the alluvium of the Canadian River near Norman, Oklahoma, at the U.S. Geological Survey Norman Landfill Toxic Substances Hydrology Research Site. Floating pan evaporation rates were compared with evaporation rates from a nearby standard Class A evaporation pan on land. Floating pan evaporation rates were significantly less than land pan evaporation rates for the entire period and on a monthly basis. Results indicated that the use of a floating evaporation pan in a small free‐water surface better simulates actual physical conditions on the water surface that control evaporation. Floating pan to land pan ratios were 0.82 for March, 0.87 for April, 0.85 for May, 0.85 for June, 0.79 for July, and 0.69 for August.

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 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,248

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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