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Enregistrement W2347433357

Study on properties of soil loss from sloping farmland of black soil based on a runoff event

2008· article· en· W2347433357 sur OpenAlexaff
Yang Xue-ming

Notice bibliographique

RevueGanhan diqu nongye yanjiu · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Agricultural Sciences
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface runoffSedimentEnvironmental scienceErosionHydrology (agriculture)NutrientWatershedPrecipitationSoil lossPhosphorusNitrogenSoil scienceGeologyGeomorphologyChemistryGeographyEcologyGeotechnical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A typical undulating farmland in black soil region of Northeast China was taken as a case study to analyze the properties of soil loss caused by erosional precipitation events based on measurement of sediment and its nutrients and particle size in different geomorphic positions and the outlet of the watershed.The results showed that soil loss only happened in high rainfall intensities.This study takes the runoff event on August 1st,2006 for example.The sediment concentration in runoff is in range of 1.0~2.5 g/L.Nutrient enrichment occurred in sediment and the enrichment ratio of carbon and nitrogen is 2.10 and 3.31,respectively.The soluble carbon and nitrogen in runoff is 2.47~3.93 mg/L and 1.61~3.28 mg/L.The loss of soluble nutrients is also an important way of nutrient loss under water erosion.The aggregate size distribution of the eroded sediment was drastically different from that of the original soil.Aggregates smaller than 0.053 mm,especially the size between 0.002 mm and 0.02 mm,is the main form of the sediment.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,181 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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