Predicting surface area of coarse-textured soils: Implications for weathering rates
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Notice bibliographique
Résumé
Whitfield, C. J. and Reid, C. 2013. Predicting surface area of coarse-textured soils: Implications for weathering rates. Can. J. Soil Sci. 93: 621-630. The surface area of soil is an important determinant of mineral weathering rates, but is infrequently measured. Simple texture-based pedotransfer functions (PTFs) have been used to predict the specific surface area (SSA) of coarse-textured soils. Detailed physicochemical properties of 40 upland forest mineral soils from northeastern Alberta were used to evaluate three texture-based PTFs and to calculate weathering rates using a process-oriented soil-chemical model. Evaluation of the PTFs demonstrated that these equations predict only across a limited range of (low) surface areas. Moreover, the fit between predicted and measured SSA was generally poor for soils in this region of Alberta. Improved prediction of SSA was possible using a texture-based PTF calibrated for the region, although differences between measured and predicted values were often large. Mineralogy terms were used in a more comprehensive PTF to account for mineral-specific differences in surface area. This approach proved superior to texture-only approaches; however, it could not be used reliably for site-specific predictions (NRMSE=0.41). Soil-chemical model-generated weathering rates were strongly influenced by the SSA method used in parameterization; weathering estimates and corresponding critical load assessments based on measured SSA (and to a lesser extent SSA derived from the regional PTF) were the most robust. Methods for SSA prediction should be used with caution, particularly in cases where they are applied to soils with different character than those for which they were developed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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