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Enregistrement W2032153133 · doi:10.2136/sssaj2004.4700a

The Effects of Salinity on the Accuracy and Uncertainty of Water Content Measurement

2004· article· en· W2032153133 sur OpenAlexafffund
W. R. Hook, Ty P. A. Ferré, N. J. Livingston

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReflectometryAttenuationTime domainSoil scienceEnvironmental scienceWater contentDispersion (optics)Range (aeronautics)SalinityObservational errorReflection (computer programming)Accuracy and precisionOpticsMaterials scienceMathematicsPhysicsGeologyStatisticsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used an automatic network analyzer (ANA) operated in both time and frequency domain modes to investigate the measurement accuracy of metallic time domain reflectometry (TDR) probes operated in sands saturated with NaCl solutions of varying electrical conductivity (EC). We chose to use time domain transmission (TDT) measurements for this investigation to separate the effect of the bulk soil‐probe interaction from the effect of the large reflection typically found at the air–soil boundary for a TDR configuration. Pulse travel times and their variability increase with increasing pore‐water EC. The source of travel time variability arises from the extreme variability in pulse shape, thereby introducing a high degree of uncertainty to curve fitting routines used to determine travel times. Pulse shape distortion is due primarily to attenuation of high frequency components through conductive loss rather than by dispersion. There is generally good correspondence between pulse rise time and the average water content measurement error over a 0‐ to 40‐dS m −1 EC range. For rise times <6 ns, measurement errors are <0.1 m 3 m −3 Given that rise times can be determined easily, we recommend that they be reported routinely as indicators of data quality. Because the variability of travel time measurements at a given EC is on the same order as the average difference between the travel time measured at that EC and that measured at zero salinity, pulse rise times cannot be used to correct for individual travel time measurements at high salinity. Similarly, knowledge of the EC of the medium may allow for identification of erroneous water content measurements, but does not allow for error correction.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations41
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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