Assessing the impact of quartz content on the prediction of soil thermal conductivity
Notice bibliographique
Résumé
Accurate predictions of soil thermal conductivity k are strongly influenced by the volumetric fraction of quartz, Θq, data for which are very scarce. This paper reveals a new approach to estimate Θq from measured k records. First, an equation that relates the normalised k of soil (Ke) to the degree of saturation Sr is fitted to experimental k data, and the k at full saturation is assessed; then Θq is calculated from a geometric mean model. This modelling approach was applied to the k data of 10 Chinese soils obtained by Lu et al., also containing k measurements at full dryness, and to soils investigated by Kersten with measured quartz content data. The fitted Θq data for Chinese soils are noticeably different from the sand mass fraction, commonly assumed in the past as an equivalent of quartz content, consequently leading to irrational k estimates. Acceptably good agreement was obtained between fitted and measured quartz content for Kersten's soils. Five Ke(Sr) functions were tested against the experimental data for ten Chinese soils, supplemented with calculated k at full saturation. Overall, the normalised function by Lu et al. was the most suitable for the soils tested. The assumption that Ke(Sr) = 0, applied to Johansen's model extended to full dryness, worked well for fine soils, and was acceptable for coarse soils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».