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Enregistrement W2141508504 · doi:10.7202/705117ar

Hydrogrammes de ruissellement superficiel et transport des sédiments en milieu agricole

2005· article· fr· W2141508504 sur OpenAlexaff
Louis Mathier, A. G. Roy

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryPhysicsHumanitiesPhilosophyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous présentons ici une méthode simple qui permet de mesurer simultanément l'eau et les sédiments en transit à la surface du sol en milieu agricole. Des hydrogrammes de ruissellement superficiel sont comparés pour évaluer la variabilité saisonnière et spatiale du ruissellement et de l'érosion lors de trois précipitations naturelles (1,16, 1,76, 1,78 mm h -1 ). Les mesures ponctuelles sur le terrain sont utilisées pour caler une équation de transport des sédiments compatible avec les modèles hydrologiques distribués. Le débit solide (Q s ) est exprimé par: Q s = k Q m l p où Q est le débit liquide et l l'intensité des précipitations. Les hydrogrammes montrent que les débits varient dans l'espace selon la distance entre deux points d'échantillonnage et, dans le temps selon l'état de la surface. Pendant la saison, la concentration moyenne des sédiments dans l'eau et le taux de transport demeurent constants. Le transport par le ruissellement sur la parcelle est faible et semble limité par la capacité du processus à maintenir les sédiments en mouvement. Ce comportement affecte le paramètre m associé au débit liquide dans l'équation de transport, qui est en dessous des valeurs théoriques proposées dans la littérature. Le transport de sédiments est également fonction de l, qui par le biais de l'impact des gouttes de pluie sur la surface détache et facilite le transport des particules.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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