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Enregistrement W204342280

The fine-scale spatial and temporal variability of hydrologic attributes associated with the process of infiltration in 'nano-catchments' during a rainfall event.

2006· article· en· W204342280 sur OpenAlexaboutno aff
Peter. Andrew-McBride

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIntegrated Water Resources Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfiltration (HVAC)Environmental scienceHydrology (agriculture)Scale (ratio)Event (particle physics)Spatial variabilityCartographyGeologyGeographyMeteorologyStatisticsMathematicsGeotechnical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamism of a variety of hydrologic phenomena tied to the process of infiltration are studied here in relation to their spatial and temporal variability within subhectare bowl-like depressions, or 'nano-catchments'. The process of infiltration is becoming increasingly important to understand as a result of anthropogenically driven changes to the near-surface soil matrix, which alters this process. Within the context of infiltration, the spatial variability of soil moisture is assessed under a changing hydrologic regime in south-central Ontario during a rainfall event. With an increase in soil moisture following precipitation events, the spatial auto-correlation increases for both samples that incorporate 15 cm and 30 cm samples. The pattern of soil moisture is influenced by local topographic shape; however this pattern is also altered by the effect of vegetation in the form of active photosynthesizing vegetation and leaf detritus. The effect of vegetation is such that the relationship between topographic gradient and soil moisture is enhanced under active vegetation, while this same relationship is muted under leaf litter. The variability of infiltration to the point of soil saturation is also assessed. A number of estimates of hydraulic conductivity are used, as well as differing estimates of soil moisture to evaluate the bias of using single point measures versus areal estimates in the modelling of infiltration within these nano-catchments. In conjunction with infiltration modelling, matric potential throughout two nano-catchments is assessed in relation to site characteristics including vegetation, macropores and topographic position. Conclusions support that in monitoring infiltration and soil moisture cannot be fully represented by single point measurements, even at a sub-hectare scale.Dept. of Earth Sciences. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2006 .A537. Source: Masters Abstracts International, Volume: 45-01, page: 0259. Thesis (M.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2006.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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'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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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