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Enregistrement W2789975355 · doi:10.1590/1807-1929/agriambi.v22n4p249-254

X-ray computed microtomography in the evaluation of the porous system of soils

2018· article· en· W2789975355 sur OpenAlexaff
Larissa Fernandes Costa, Antônio Celso Dantas Antonino, Richard J. Heck, Artur P. Coutinho, Thiago Campos Vasconcelos, Cássia Bezerra Machado

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de PernambucoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSoil waterPorositySoil scienceAggregate (composite)Environmental scienceSoil testVoid (composites)Geotechnical engineeringMaterials scienceGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Analysis of shapes, sizes, continuity, orientation and irregularities of pores can help in the study of soil structural modifications induced by soil management. The study of the inter- and intra-aggregate porous space of urban and rural soils by tomographic images is the objective of this work. A morphometric characterization of the pores was carried out with the analysis of distribution of their size, shape and inclination in these two types of soil. The urban soil showed smaller percentage of inter-aggregate voids and more intra-aggregate voids compared with the rural soil. The cumulative distribution of void volumes showed little pore diversity in the urban soil and great presence of large pores (48%), almost twice the voids with same size in the rural soil. The urban soil, compared to rural soil, also had a higher percentage of flattened pores (29.41%) and a smaller percentage of rounded voids (6.97%), as well as a greater percentage of horizontal voids (44.49%). Hence, the urban soil proved to be more compacted than the rural soil.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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