MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2051649037 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.886.249

Transition of Land Cover Characteristics at Wild-Fired Watershed

2014· article· en· W2051649037 sur OpenAlexfundno aff
Kwang Ik Son, Gyo Chang Son, Hyung Joon Kim, Jung Ho Kim

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEcology and Conservation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisMinistry of Land, Infrastructure and Transport
Mots-clésWatershedSurface runoffEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Land coverErosionLand useSustainabilityWater resource managementEcologyGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wild fires in a mountain area cause severe runoff. The runoff causes secondary mal-effects such as soil erosion and environmental contamination. Korea had suffered from serious soil yield problems at Imha reservoir in 2003. The muddy flow in the reservoir lasts for an years at that time and the water resources problem had prevailed around the watershed. But there was no reliable method in predicting the amount of soil yield and developing count measures against soil erosion. The goal of this research is to find the sustainability transition of land cover characteristics in a wild-fired watershed. For the success of this research, experimental watershed which had suffered from wild-fires was operated last five years. With the collected field data, the transition of land cover characteristics of watershed was analyzed. It was found that the land cover factor was increased about one hundred times at first year after the wild fire. Then it decreases constantly until it remains stable condition which is reached at fourth year after wild-fires.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,919

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced materials researchMême sujetEcology and Conservation StudiesTravaux en français237 207