Filter for penetration resistance correction in cultivated and compacted Histosols
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to design, using field data, a filter to correct the soil penetration resistance (PR) values by considering all the effects (penetration friction component [PFC], varying penetration rate, and shocks) that bias PR interpretation. The data used were collected in cultivated peatlands of Montérégie (Canada) known for their advanced state of compaction. Penetration resistance (standard measurements) and cone resistance (CR) measurements (successive measurements per 10‐cm layer) were carried out on four peatlands (five stations per peatland). The filter components, a multi‐resolution analysis (AMR), a polynomial model, and a quantification and removal of PFC were identified and were used to design the filter and tested by cross‐validation. Our study showed that PFC exists ( p value < 5%) and does not depend on the peatland on which the measurements are made. An average filter has therefore been designed for the entire site and its effectiveness has been demonstrated. An application to the data collected in 10 fields on the site made it possible to identify the main soil density profiles existing in Montérégie and to quantify the average PFC characterizing these soils. We noticed that, on average, PFC represents between 18.6 and 41% of the PR value. The combined results of the statistical and physical analyses of the filter made it possible to recommend degrees 2 (D2), 3 (D3), and 5 (D5) of the polynomial model to adjust density profiles of cultivated Histosols when there are no, one, or two compact layers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».