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Enregistrement W2105804759 · doi:10.1071/sr14258

Weighting the differential water capacity to account for declining hydraulic conductivity in a drying coarse-textured soil

2015· article· en· W2105804759 sur OpenAlexaff
C. D. Grant, P. H. Groenevelt

Notice bibliographique

RevueSoil Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversidade de São PauloUniversity of Adelaide
Mots-clésHydraulic conductivitySoil waterWater potentialPedotransfer functionContext (archaeology)Water retention curveSoil scienceMathematicsThermal diffusivityWater retentionWater contentEnvironmental scienceGeotechnical engineeringGeologyThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water availability to plants growing in coarse-textured soils during a drying cycle relies on the declining abilities of the soil to release water (differential water capacity) and to deliver it to the plant (unsaturated hydraulic conductivity) under varying evaporative demand. In this context, the availability of water can be quantified using the concept of the integral water capacity, IWC, in which the differential water capacity is weighted by means of a restrictive hydraulic function before integrating. We argue here that the diffusivity is an appropriate component of the restrictive hydraulic function, which leads to the employment of the so-called ‘matric flux potential’ (which we propose to re-name as the ‘matric flux transform’). As the starting point to apply the diffusivity function, we choose the inflection point of the water-retention curve drawn on semi-log paper, which, for the Groenevelt–Grant equation, occurs at a matric head, h, of precisely k0 metres. An illustrative example of the procedures is provided for a coarse-textured soil, which reveals that the restrictive function may not be sufficiently restrictive for all cases. We therefore apply an additional weighting coefficient to account for varying sensitivity of different plants to hydraulic restrictions.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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