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Enregistrement W2034939711 · doi:10.1080/07011784.2015.1006686

Water conveyance and on-farm irrigation system efficiency gains in southern Alberta irrigation districts from 1999 to 2012

2015· article· en· W2034939711 sur OpenAlexaffvenueabout
D. Rodney Bennett, Robert V. Riewe, T. Entz, Shelley A. Woods

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationEnvironmental scienceWater resource managementLow-flow irrigation systemsIrrigation districtIrrigation managementAgricultural economicsHydrology (agriculture)EngineeringEconomicsAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficiency gains from on-farm irrigation system upgrades and canal rehabilitation in southern Alberta irrigation districts are influenced by weather variability. The Irrigation Demand Model was used to estimate differences in on-farm demand and conveyance losses based on irrigation district characteristics in 1999 and 2012 using weather data from 1928 to 2012. Monte Carlo simulations were subsequently performed to determine the magnitude of potential efficiency gains at different chances of exceedance. Changes in irrigation systems and water conveyance infrastructure reduced gross demand by 74 mm from 1999 to 2012, with a 55-mm reduction in on-farm demand and a 19-mm decrease in conveyance losses at a 10% chance of exceedance. Reductions in gross demand on a volume basis from 1999 to 2012 ranged from 170 to 200 million m3, even with about 30,300 ha of irrigation expansion. Conveyance loss reductions were stable at about 50 million m3, so 70 to 75% of the potential water savings were achieved through reduced on-farm demand. Mean seasonal naturalized flows available for use in southern Alberta from 1912 to 2009 ranged from 2.08 billion m3 in high-demand years to 3.95 billion m3 in wet years. Gross demand based on irrigation district characteristics in 2012 varied from 1.73 billion m3 in wet years to 2.83 billion m3 in high-demand years. Additional gains in efficiency from on-farm irrigation system upgrades and rehabilitation of conveyance infrastructure in the future will help mitigate the increased risk of water scarcity as irrigation districts expand with current licensed water allocations.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,625

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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