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Enregistrement W2138744445

석회암 유래 토양에서의 물의 이동특성과 토양 입자 및 유기물과의 관계에 따른 Pedo-Transfer Function의 결정

2009· article· ko· W2138744445 sur OpenAlexaboutno aff
허승오, 정강호, 손연규, 하상건, 김정규

Notice bibliographique

Revue한국토양비료학회지 · 2009
Typearticle
Langueko
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Soil, Plant Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterInfiltrometerInfiltration (HVAC)Soil scienceGeologySoil texturePermeameterSiltWater contentHydraulic conductivityMineralogyGeotechnical engineeringGeomorphologyGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soils originated from limestone, located at the southern part of Kangwon province and Jecheon, Danyang of Chungbuk province are mainly composed of fine texture, have different properties from soils originated from granite and granite gneiss, especially for water movement. This study was conducted for making PTF(Pedo-Transfer Function) for Kfs(field saturaton hydraulic conductivity) estimation, and for investigating the relation between soil particle distribution and the infiltration and percolation rate in soils originated from limestone. Soils used for the experiment were 6 soils of Gwarim, Mosan, Jangseong, Maji, Anmi and Pyongan series. Infiltration and percolation rate for the soil were measured by a disc tension infiltrometer and a Guelph permeameter, respectively. The particle size distribution and organic matter content of the soils were analyzed. Kfs was not related with sand, silt, clay, and organic mattrer (OM) content because of forest soils which contained high gravel, pebble, and cobble content, and O layer with high OM content. After Mosan soil series and O layer of Gwarim series were excluded for the data analysis, Kfs was explained as a linear function with sand and clay content and a exponential function with OM content. As a result, the PTF equation was obtained as Kfs=-4.20558+0.479706*(S) +0.023187*exp(1.829*OM) (R 2 =0.6558 * ).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,185 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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