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Enregistrement W2580377374 · doi:10.1155/2017/6942736

A Low-Cost Automated Test Column to Estimate Soil Hydraulic Characteristics in Unsaturated Porous Media

2017· article· en· W2580377374 sur OpenAlexafffund
Javier Salas-García, Jaime Gárfias, Richard Martel, Luvina Bibiano-Cruz

Notice bibliographique

RevueGeofluids · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesUniversidad Autónoma del Estado de MéxicoConsejo Mexiquense de Ciencia y TecnologíaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésInfiltration (HVAC)Water contentSoil scienceVadose zoneEnvironmental scienceHydraulic conductivityWater potentialPorous mediumWater flowSoil waterWater balanceLoamWater retentionGeotechnical engineeringPorosityHydrology (agriculture)GeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The estimation of soil hydraulic properties in the vadose zone has some issues, such as accuracy, acquisition time, and cost. In this study, an inexpensive automated test column (ATC) was developed to characterize water flow in a homogeneous unsaturated porous medium by the simultaneous estimation of three hydraulic state variables: water content, matric potential, and water flow rates. The ATC includes five electrical resistance probes, two minitensiometers, and a drop counter, which were tested with infiltration tests using the Hydrus-1D model. The results show that calibrations of electrical resistance probes reasonably match with similar studies, and the maximum error of calibration of the tensiometers was 4.6% with respect to the full range. Data measured by the drop counter installed in the ATC exhibited a high consistency with the electrical resistance probes, which provides an independent verification of the model and indicates an evaluation of the water mass balance. The study results show good performance of the model against the infiltration tests, which suggests a robustness of the methodology developed in this study. An extension to the applicability of this system could be successfully used in low-budget projects in large-scale field experiments, which may be correlated with resistivity changes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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