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Enregistrement W2942876432 · doi:10.5539/jas.v11n6p209

Water Balance in a Tropical Eucalyptus plantations in the Doce River Basin, Eastern Brazil

2019· article· en· W2942876432 sur OpenAlexvenueno aff
André Quintão de Almeida, A.C. Ribeiro, Fernando Palha Leite, Rodolfo Souza, Maria Isidória Silva Gonzaga, Weslei Almeida Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationWater balanceEucalyptusEnvironmental sciencePrecipitationHydrology (agriculture)Structural basinSoil waterDrainage basinWater useSurface waterGroundwaterEcologyGeographySoil scienceGeologyBiologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid expansion of Eucalyptus plantations in Doce river basin, eastern Brazil, by changing the grassland and the natural surface cover in the savanna ecosystem, can potentially cause significant changes to water resources of the region. Especially for the higher amount of water transpired by the trees. The objective of this work was to model the water balance in an area cultivated with clonal E. grandis × urophylla in the Doce river basin, state of Minas Gerais, Brazil. Between October 2007 and September 2010, the water balance model estimated the daily variation of available soil water as a function of the water loss via evapotranspiration. Components of the evapotranspiration process were estimated by modifying the stomatal resistance of the Penman-Monteith equation. Evapotranspiration (ET) and precipitation (P), during the three years, were 3,467 mm and 3,439 mm, respectively. The evapotranspiration/precipitation ratio (ET/P) was of 1.01. Precipitation input was approximately balanced by water losses to evapotranspiration, without significant changes to water stored in soil and groundwater.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,281

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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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