Measurement of Low Matric Potentials with Porous Matrix Sensors and Water‐Filled Tensiometers
Notice bibliographique
Résumé
Water‐filled tensiometers are widely used to measure the matric potential of soil water. It is often assumed that, because these give a direct reading, they are accurate. With a series of laboratory tests with model laboratory systems of increasing complexity we show that the output of water‐filled tensiometers can, particularly in drying soils, be in serious error. Specifically, we demonstrated that water‐filled tensiometers can indicate a steady matric potential, typically between −60 and −90 kPa, when the soil is much drier. We demonstrate the use of water‐filled tensiometers that can measure matric potentials smaller than −100 kPa in the laboratory and in the field. The physics of the failure of water‐filled tensiometers is discussed. When the matric potential was greater than −60 kPa, in laboratory and field tests water‐filled and porous matrix sensors were in good agreement. In the field environment the porous matrix sensor was useful because it allowed early detection of the failure of water‐filled tensiometers. In dry soils (matric potential < −60 kPa) the porous matrix sensor was more reliable and accurate than the water‐filled tensiometer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».