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Enregistrement W2805720782 · doi:10.2134/ael2018.04.0018

Preferential Flow in Vertisolic Soils with and without Organic Amendments

2018· article· en· W2805720782 sur OpenAlexaff
Geneviève Ali, Merrin L. Macrae, Matthew Walker, Janelle R. Laing, David A. Lobb

Notice bibliographique

RevueAgricultural & Environmental Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVertisolMacroporeInfiltration (HVAC)Soil waterSoil scienceManureEnvironmental scienceWater flowTillageHydrology (agriculture)ChemistryGeologyAgronomyMaterials scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas Matrix flow and macropore flow interact in Vertisols via lateral infiltration. Maximum water infiltration depths are greater in Vertisols with hog manure. Manure does not affect the mobilization of old soil water via macropore flow. Preferential flow has different agronomic and environmental effects in various soils. The objectives of this study were (i) to quantify matrix and preferential flow and (ii) to assess the effect of organic amendments on flow dynamics in agricultural Vertisols. Dye tracing and isotopic analysis were used to infer soil water infiltration and mixing on two plots: one treatment (with liquid hog manure) and one control. Results showed infiltration depths reaching 64 cm for the treatment plot and 45 cm for the control. For both plots, matrix flow was only observed in the top 10 cm, whereas preferential flow extended beyond the tillage depth. Dye traces provided evidence of lateral infiltration across macropore–matrix boundaries, while post‐experiment soil water averaged δ2H = −15.1‰ and δ18O = −118.9‰, hinting at old water mobilization via macropore flow. The potential impacts of these results on chemical transport should be validated across different soils and environmental conditions.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,153
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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