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Enregistrement W3109764145 · doi:10.1080/02626667.2020.1853132

Revisiting water retention curves for simple hydrological modelling of peat

2020· article· en· W3109764145 sur OpenAlexaffabout
Dimitre D. Dimitrov, Peter M. Lafleur

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensTrent UniversityNorQuest College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatWater tablePermanent wilting pointSoil scienceSoil waterHydrology (agriculture)GeologyBogEnvironmental scienceMathematicsGroundwaterField capacityGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate modelling of peat water contents (θ) is critical for wetland studies. We modified the Campbell and Van Genuchten soil water retention curves (SWRCs) by replacing their empirical parameters with measurable properties. Combining the water table depth (dWT) into SWRCs, we derived formulae for calculating volumetric θ from dWT, coded in a simple model to test our hypotheses that dWT is a reliable predictor of θ for peat of low and high water holding capacity at near-saturation. We compared our simulations with time-domain reflectometry θ measurements at Mer Bleue bog (Ontario, Canada) and the Western Peatland fen (Alberta, Canada). Constraining Campbell SWRC at extreme drying and waterlogging rather than wilting point and field capacity produced superior results. The Van Genuchten SWRC was approximated by hyperbolic and inverse hyperbolic segments. When simplified, its performance reconciles with that of the modified Campbell SWRC. Overall, our formulae performed well with generalized peat parameters.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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