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Enregistrement W2339639739 · doi:10.18172/cig.2934

Variación espacio-temporal de los procesos hidrológicos del suelo en viñedos con elevadas pendientes (Valle del Ruwer-Mosela, Alemania)

2016· article· es· W2339639739 sur OpenAlexaboutno aff
Jesús Rodrigo‐Comino, Manuel Seeger, J.D. Ruiz-Sinoga, J. B. Ries

Notice bibliographique

RevueCuadernos de Investigación Geográfica · 2016
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyHumanitiesGeologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Los suelos de los viñedos del valle del Ruwer-Mosela (Alemania) cultivados en elevadas pendientes muestran una alta variabilidad espacio-temporal en su dinámica hidrológica. A través del uso del permeámetro de Guelph se realizaron un total de cuarenta y dos experimentos en viñedos jóvenes y viejos para medir las tasas de infiltración, la conductividad hidráulica y el potencial del flujo matricial. Los ensayos fueron realizados antes de la vendimia coincidiendo con la primavera y el verano (con el suelo relativamente seco y sin actividad reciente de pisadas y maquinaria), y tras la cosecha en otoño (con un manto edáfico húmedo, con señales de compactación y un menor contenido de materia orgánica). En general, todos los parámetros analizados fueron mucho más elevados en los viñedos jóvenes que en los viejos y aumentaron tras la vendimia. En las viñas jóvenes los tres parámetros analizados mostraron sus mayores valores en la parte media (398,5 mm h-1 de tasa de infiltración, 89,2 mm h-1 de conductividad hidráulica y 62,8 mm2 h-1 de potencial del flujo matricial). Por su parte, en las viñas viejas se observó un descenso de la infiltración desde la parte superior a la inferior de la parcela (desde 42,5 a 16,8 mm h-1). Los resultados de la conductividad hidráulica y el potencial del flujo matricial marcaron también una dinámica hidrológica parecida: descenso de los parámetros conforme se desciende en la parcela (13,2 a 5,4 mm h-1 y desde 5,5 a 2,5 mm2 h-1). Por ultimo, se observó cómo el factor que mayor coeficiente de determinación obtuvo con estas dinámicas hidrológicas fue la variación del contenido de agua en el suelo y las prácticas agrícolas.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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