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Enregistrement W2169167723 · doi:10.1080/07055900.2000.9649643

Parametrization of peatland hydraulic properties for the Canadian land surface scheme

2000· article· en· W2169167723 sur OpenAlexafffundvenueabout
Matthew G. Letts, Nigel T. Roulet, Neil T. Comer, Michael R. Skarupa, Diana Verseghy

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensTrent UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeatParametrization (atmospheric modeling)Hydraulic conductivityEnvironmental scienceWetlandSoil scienceSoil waterHydrology (agriculture)Water tableWater contentBogMoistureGeologyGroundwaterGeotechnical engineeringEcologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hydraulic parametrization is developed for peatland environments in the Canadian Land Surface Scheme (CLASS). Three ‐wetland soil classes account for the typical variation in the hydraulic characteristics of the uppermost 0.5 m of organic soils. Review of the literature reveals that saturated hydraulic conductivity varies from a median of 1.0 × 10−7m/s in deeply humified sapric peat to 2.8 × 10−4 m/s in relatively undecomposed fibric peat. Average pore volume fraction ranges from 0.83 to 0.93. Parameters have been designed for the soil moisture characteristic curves for fibric, hemic and sapric peat using the Campbell (1974) equation employed in CLASS, and the van Genuchten (1980) formulation. There is little difference in modelled soil moisture between the two formulations within the range of conditions normally found in peatlands. Validation of modelled water table depth and peat temperature is performed for a fen in northern Québec and a bog in north‐central Minnesota. The new parametrization results in a more realistic simulation of these variables in peatlands than the previous version of CLASS, in which unrealistic mineral soil “equivalents “ were used for wetland soil climate modelling.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations371
Publié2000
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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