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Enregistrement W2019650838 · doi:10.1029/1999wr900291

Identifying the conditions amenable to the determination of solute concentrations with time domain reflectometry

2000· article· en· W2019650838 sur OpenAlexaff
Ty P. A. Ferré, David L. Rudolph, R. G. Kachanoski

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflectometryElectrical resistivity and conductivityConductivitySoil waterMaterials scienceSoil scienceVolume (thermodynamics)Time domainAnalytical Chemistry (journal)Environmental scienceChemistryThermodynamicsEnvironmental chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the basis of an analysis of the weighting of the bulk electrical conductivity along time domain reflectivity (TDR) probes we show theoretical limitations to the measurement of solute concentrations with TDR. Simple example calculations demonstrate that there will only be a unique relationship between the TDR‐measured electrical conductivity and the average solute concentration in the pore water under one of two conditions. First, if the water content is spatially uniform throughout the sample volume of the probe, TDR may be used to determine solute concentrations. Second, if the water content is spatially variable but the spatial distribution is temporally constant and the solute concentration is spatially uniform throughout the probe's sample volume, solute concentrations can be inferred from the electrical conductivity response. Further complications arise in soils with spatially variable porosities or surface electrical conductivities, making TDR unsuited to determining solute concentrations even if one of these conditions is met.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations11
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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