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Enregistrement W2157170129 · doi:10.5539/jas.v5n5p46

ssessment of Actual Irrigation Management in Kalâat El Andalous District (Tunisia): Impact on Soil Salinity and Water Table Level

2013· article· en· W2157170129 sur OpenAlexvenueno aff
Noura Ferjani, Hedi Daghari, Moncef Hammami

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésIrrigationSoil salinitySalinityEnvironmental scienceDrainageSoil salinity controlSoil waterWater tableHydrology (agriculture)AgronomyLeaching modelIrrigation managementSoil scienceGroundwaterGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work is to assess water and soil salinity evolution in the irrigated area of Kalâat El Andalous. Soil salinity, crops yield, water table level and drainage water flow were monitored during the period May 2008-June 2010. The results showed that during irrigation season (May-September 2008), the supplied water amounts for drip irrigated crops (tomato, melon and squash) were higher than crop water requirements. In fact, the soil water content was always equal or higher than the field capacity. Average root zone (0-60 cm) electrical conductivity of the saturated past extract (ECe) was 2.3 dS m-1, 2.8 dS m-1 and 3.0 dS m-1 in May 2008, May 2009 and May 2010 respectively. But at the irrigation season end, higher electrical conductivity (8.4 dS m-1) was recorded in the upper layer (0-30 cm). Along rainfall season, a soil salinity decrease was recorded in fact the average electrical conductivity reached 2.0 dS m-1. In order to reduce soil salinization (due to accumulated salts during irrigation season), farmers use crop rotation including rain fed crops and bare soil. Allover irrigation season, the highest drainage discharge (192 l/h) was recorded on July 2008 when the maximum irrigation water amount was diverted. Water table level shows a sustained rise when irrigation is relatively frequent during summer.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,240 · 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'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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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