MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220793405 · doi:10.18280/ijdne.170108

Soil Erodibility Factor (SEF) Database for West Coast of Sabah, Malaysia

2022· article· en· W4220793405 sur OpenAlexvenueno aff
Jeffery Anak Pirah, Rodeano Roslee

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater and Watershed Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Malaysia Sabah
Mots-clésUSDA soil taxonomySedimentationErosionDrainageSoil waterHydrology (agriculture)IrrigationEnvironmental scienceSedimentGeographySoil scienceSoil classificationEngineeringGeologyGeotechnical engineeringEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, most academics and practitioners only make assumptions or simplistic correlation between soils in Sabah, Malaysia and soils in West Malaysia in order determine the Soil Erodibility Factor for Erosion and Sedimentation Control Plan (ESCP) submission apart from using The Soils of Sabah, Volume 5 which is rather archaic or obsolete. This study shall be the foundation for moves to build up databank for Department and Irrigation Drainage (DID) Sabah, Malaysia based on soil taxonomy for erosion and sedimentation control calculations. In term of environmental control application, this research provides specific required information in order to generate precise calculation in projecting the total sediment yield for ESCP for areas around the West Coast of Sabah. Findings of the study would benefit both academicians and ESCP practitioners in generating sediment yield based on Soil Map of Sabah.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Design & Nature and EcodynamicsMême sujetGroundwater and Watershed AnalysisTravaux en français237 207