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Enregistrement W2591419173

Laju Infiltrasi dan Permeabilitas Tanah pada Areal Kampus I Universitas Negeri Gorontalo

2012· article· id· W2591419173 sur OpenAlexaboutno aff
Nelson Pomalingo, Nurdin Nurdin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth and Agriculture Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeameterInfiltration (HVAC)Environmental scienceUniversity campusTransectSoil waterTechnical universityHydrology (agriculture)Soil textureSoil scienceGeotechnical engineeringGeographyHydraulic conductivityGeologyEngineeringMeteorology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land utility for physic buildings on Gorontalo State University campus I has shown rasing significant trends. Whereas, the land was originally rice field productively and water catchments area. Consequently, its function is reduced due to the infiltration of water hampered. This study aimed to (a) determine the amount of soil infiltration rate, and (b) determine the amount of soil permeability. The study was conducted on six months in the campus 1 Gorontalo State University areas. The equipment consists of Guelph permeameter, rol meter, water bag, stop watch, soil bor and raffia. s, the materials consist of water and soil samples. Infiltration measurements carried out in a transect from the south to the north lines. Measurements will be performed at every five meters with two measurements (0-10 cm and 10-20 cm). On existing lines any building or standing crop, the measurement will be carried out on one side to detect the effect of distance and the soil variability. Parameters observed include water infiltration, and soil permeability. The result of this research shown that infiltration rate (i) and soil permeability (Ks) at campus 1 Gorontalo State University areas classified as very rapid. s, the highest of infiltration rate and soil permeability values was to 140 m distance or point 28 and the lowest was to 170 m distance or point 34.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,184 · 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.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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