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Enregistrement W2604586710 · doi:10.7745/kjssf.2016.49.6.655

Hydraulic Characteristics of Arable Fields in Korea and Applicability of Pedotransfer Functions

2016· article· en· W2604586710 sur OpenAlexaboutno aff
Kang-Ho Jung, Yeon-Kyu Sonn, Seung-Oh Hur, Kyung-Hwa Han, Hee-Rae Cho, Mijin Seo, Mun-Ho Jung, Seyeong Choi

Notice bibliographique

RevueKorean Journal of Soil Science and Fertilizer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Soil, Plant Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRural Development Administration
Mots-clésPedotransfer functionArable landHydraulic conductivitySoil waterSoil scienceSiltBulk densityOrganic matterEnvironmental scienceSoil organic matterAgronomyGeologyGeographyChemistryAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relationships between saturated conductivity (Ks) and separate contents were evaluated from 44 soil series of arable lands: 18 for paddy fields and 26 for upland crop fields.Saturated hydraulic conductivities of A, B, and C horizons were determined with tension infiltrometer and Guelph permeameter in situ.Sand, silt, clay, and organic matter content of each horizon were analyzed.Based on correlation analysis, sand separate had a positive relationship with Ks for both paddy (r=0.27,p=0.017) and upland fields (r=0.24.p=0.030).Clay content had a negative relationship with Ks for paddy soils (r=-0.32,p=0.005) while significant correlation between them was not found for upland crop fields (r=-0.20,p=0.07).Organic matter content showed a positive relationship with Ks only for upland crop fields (r=0.33,p=0.002).Due to low correlation coefficients between separate contents and Ks, performance of pedotransfer functions was not enough to estimate Ks.It implies that hydraulic properties of arable lands were affected by other factors rather than particle characteristics.Platy structure and plow pan were suggested to limit Ks of paddy fields.Soil compaction and diversity of parent materials were proposed to influence Ks of upland crop fields.It suggests that genetic processes and artificial managements should be included in pedotransfer functions to estimate hydraulic properties appropriately.

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)0,000
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 enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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