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Enregistrement W2049998531 · doi:10.1139/x06-181

Effect of soil properties and soil disturbance on frost heaving of mineral soil: a laboratory experiment

2006· article· en· W2049998531 sur OpenAlexvenueno aff
Michelle de Chantal, Hannu Rita, Urban Bergsten, Mikaell Ottosson Löfvenius, Harald Grip

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandKempe Foundation
Mots-clésLoamFrost heavingSiltSoil scienceSoil textureSoil horizonFrost (temperature)Soil waterEnvironmental scienceGeologyHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A laboratory experiment was done to identify the properties that make a substrate susceptible to frost heaving. Tests were carried out on nondisturbed soil cores (fresh and dry) of Ae and B horizons from sand, loamy sand, and sandy loam in a freezing cabinet (–3.5 °C). Cores were continuously supplied with water from below. Freezing tests were repeated after soil disturbance (V-shaped furrow, 50% increase in surface area). The effects of texture, horizon, drying, and disturbance on frost heaving were tested using repeated-measures analysis of variance with soil elements (organic Al, organic Fe, inorganic Al, inorganic Fe, C, and N) and soil fractions (clay, fine silt, coarse silt, fine sand, and coarse sand) as covariates. The effect of horizon was as important as that of texture, and soil disturbance increased frost heaving. Disturbed fresh B horizon from loamy sand and sandy loam heaved the most (soil expansion >5% in height), whereas nondisturbed dry Ae horizon, regardless of texture, and nondisturbed dry B horizon from sand heaved the least (soil expansion <0.8% in height). Soil elements and fractions had an impact on frost heaving, especially organic Al, although it was of a smaller magnitude. Therefore, it is suggested that seedbeds or planting substrates be prepared by exposing the nondisturbed Ae horizon only, that is, without exposing or disturbing the B horizon.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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