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Enregistrement W2491400165 · doi:10.3390/w8080326

Assessment of the Impact of Subsurface Agricultural Drainage on Soil Water Storage and Flows of a Small Watershed

2016· article· en· W2491400165 sur OpenAlexafffund
Mushombe Muma, Alain N. Rousseau, Silvio José Gumière

Notice bibliographique

RevueWater · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsAgriculture and Agri-Food CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Mots-clésHydrology (agriculture)Environmental scienceWatershedDrainageHydrographSubsurface flowSurface runoffDrainage basinBase flowTime of concentrationGeologyGroundwaterGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3D hydrological modeling was performed, using CATHY (acronym for CATchment HYdrology model), with the basic objective of checking whether the model could reproduce the effects of subsurface agricultural drainage on stream flows and soil water storage. The model was also used to further our understanding of the impact of soil hydrodynamic properties on watershed hydrology. Flows simulated by CATHY were consistent with traditional subsurface drainage approaches and, for wet years, flows at the outlet of the study watershed corroborated well with observed data. Temporal storage variation analyses illustrated that flows depended not only on the amount of rainfall, but also on its distribution throughout the year. Subsurface agricultural drainage increased base and total flows, and decreased peak flows. Hydrograph separation using simulated results indicated that exfiltration was the most dominant process; peak flows were largely characterized by overland flow; and subsurface drain flow variations were low.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,472

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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