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Enregistrement W3178471809 · doi:10.21926/aeer.2102016

Modeling Tile Drainage Outflow in Thin Agricultural Soils with Impermeable under Layer in Newfoundland and Labrador, Canada

2021· article· en· W3178471809 sur OpenAlexafffundabout
Lordwin Jeyakumar, D. B. McKenzie, Yuanmei Zhang, Lakshman Galagedara, Shabtai Bittman, Derek Hunt

Notice bibliographique

RevueAdvances in Environmental and Engineering Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNorth Carolina State University
Mots-clésDrainageTile drainageWater tableHydrology (agriculture)Soil waterOutflowEnvironmental scienceTileDrainage system (geomorphology)Water balanceGeologySoil scienceGroundwaterGeotechnical engineeringGeographyArchaeologyOceanographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subsurface tile drainage installation helps to maintain water table levels and to meet adequate crop moisture requirements. Artificial subsurface drainage continues to be a common practice in Newfoundland and Labrador (NL) and elsewhere around the world. The main objective of this study was to evaluate the performance of DRAINMOD in simulating water table depth (WTD) and water outflow from tile drained agricultural fields. This site on the Avalon Peninsula of Eastern Newfoundland has a rolling landscape with predominantly Podzolic soils. The tile drainage was installed at 1.0 m deep and spaced 12 m apart. Drainage outflows (two per plot) from twelve experimental plots (32 m × 60 m each) were monitored for two years. The simulated WTD ranged from 140 cm to 160 cm during rainfall season. The performance of the model was evaluated by the Index of agreement (IOA). It was 0.600 in 2017 and 0.559 in 2018. The result was considered to have acceptable accuracy, which can help to design or evaluate subsurface drainage systems in NL, Canada. However, further evaluation including additional sites are necessary to ensure optimum drainage design parameters for the major agricultural soils.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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