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Enregistrement W2889109981 · doi:10.1029/2017rg000584

Development and Application of the Heat Pulse Method for Soil Physical Measurements

2018· article· en· W2889109981 sur OpenAlexafffund
Hailong He, Miles Dyck, Robert Horton, Tusheng Ren, Keith L. Bristow, Jialong Lv, Bingcheng Si

Notice bibliographique

RevueReviews of Geophysics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGeothermal Energy Systems and Applications
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNorthwest A and F UniversityCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Shaanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaChinese Academy of SciencesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaCenter for Hierarchical Manufacturing, National Science Foundation
Mots-clésTransient (computer programming)Environmental scienceThermalMechanicsField (mathematics)Soil scienceComputer scienceGeophysicsRemote sensingMechanical engineeringProcess engineeringGeologyPhysicsMeteorologyEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accurate and continuous measurements of soil thermal and hydraulic properties are required for environmental, Earth and planetary science, and engineering applications, but they are not practically obtained by steady‐state methods. The heat pulse (HP) method is a transient method for determination of soil thermal properties and a wide range of other physical properties in laboratory and field conditions. The HP method is based on the line‐heat source solution of the radial heat flow equation. This literature review begins with a discussion of the evolution of the HP method and related applications, followed by the principal theories, data interpretation methods, and their differences. Important factors for HP probe construction are presented. The properties determined in unfrozen and frozen soils are discussed, followed by a discussion of limitations and perspectives for the application of this method. The paper closes with a brief overview of future needs and opportunities for further development and application of the HP method.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations163
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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