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Enregistrement W2266174682 · doi:10.13031/2013.7389

Incorporation and Evaluation of a River Water Quality Model to NAPRA WWW Decision Support System

2001· article· en· W2266174682 sur OpenAlexaboutno aff
Kyoung Jae Lim, Bernard A. Engel, Amots Hetzroni

Notice bibliographique

Revue2001 Sacramento, CA July 29-August 1,2001 · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeameterHydraulic conductivityField (mathematics)AnisotropySpatial variabilityMathematicsSoil scienceMineralogyGeologyHydrology (agriculture)StatisticsOpticsSoil waterGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatial variability of the saturated hydraulic conductivity (Ks ) of a greenhousebanana plantation volcanic soil was investigated with three different permeameters: a) thePhilip-Dunne field permeameter, an easy to implement and low cost device; b) the Guelph fieldpermeameter; and c) the constant-head lab permeameter. Ks was measured on a 14x5 array of2.5mx5m rectangles at 15 cm depth using the above three methods. In the case of the labpermeameter a sinusoidal spatial variation of Ks was coincident with the underlying alignment ofbanana plants on the field. To discard the possibility of an artifact the original 70 point mesh wasdoubled by intercalation of a second 14x5 grid, such that the lab Ks was finally determined on a140 points 2.5x2.5 square grid. Far from diluting such anisotropy this was further strengthenafter inclusion of the new 70 points. The porosity determined on the same lab cores shows asimilar sigmoidal trend, thus pointing towards a plausible explanation for such variability. In factboth parameters follow a power-law relation of the form Ks=a*porosity^b (R=0.62) as stated byArchie's law. Although the two-field methods: Guelph and Philip-Dunne, also follow a similaralignment trend this is not so evident, suggesting that additional factors affect Ks measured inthe field. Finally geostatistical techniques are used to further investigate this spatialdependence. A log-transformation was found to be both a symmetrizing and variance stabilizingtransformation of the Ks data.

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)0,003
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,002

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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