MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2915523267 · doi:10.1002/ird.2328

Functional Evaluation Of Pedotransfer Functions For Simulation Of Soil Profile Drainage

2019· article· en· W2915523267 sur OpenAlexfundno aff
Fatemeh Zakizadeh Abkenar, Ali Rasoulzadeh

Notice bibliographique

RevueIrrigation and Drainage · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Mohaghegh ArdabiliUniversity of Waterloo
Mots-clésLoamPedotransfer functionDrainageSoil waterEnvironmental scienceSoil scienceGeotechnical engineeringHydrology (agriculture)GeologyHydraulic conductivityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Direct measurement of soil hydraulic properties is time consuming and costly. Therefore indirect methods, such as pedotransfer functions (PTFs), may provide an alternative. Some PTFs have been incorporated into stand‐alone computer programs like Rosetta and Soilpar, which are used in this study. The aim of this study was to compare different PTFs to use for modelling soil free drainage at three different soil textures including loamy sand, loam and clay loam. Statistics showed relatively good performance of Rosetta in the simulation of free drainage of clay loam but its function was not good as clay loam for loam and loamy sandy soils. The results showed that simulation of free drainage using Rosetta's hydraulic parameters was better than Soilpar. The results also indicated that a PTF might be accurate enough for estimating soil hydraulic properties, but was not able to simulate the soil profile drainage process using an input in the numerical code and using them might lead to large errors in simulating soil water drainage. © 2019 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIrrigation and DrainageMême sujetSoil and Unsaturated FlowTravaux en français237 207