Beware of scaling artefacts and implicit model characteristics when fitting soil water release and moisture capacity data
Notice bibliographique
Résumé
The primary objectives of this study were to: ( i) elucidate the impacts of nonlinear scale transformations on the shapes and parameter values of soil water release and moisture capacity curves; and ( ii) demonstrate how implicit characteristics of some established soil water release and moisture capacity models can impact model-data fits and estimates of model parameters. Nonlinear scale transformations of the tension head ( h) axis (e.g., log10 h, h1/2) were found to distort release and capacity curve shapes, create fictitious curve inflections and modes, and occasionally erase visual evidence of actual inflections and modes. The popular van Genuchten–Mualem and Assouline–Grant models were shown to always generate a release curve inflection and a capacity curve mode, even when inflections and modes did not exist in the data, and this in turn caused poor model-data fits in the critical near-saturated region. The van Genuchten model with four independently fitted parameters and the Dexter–Weibull model could accurately fit data sets with no inflection or mode, but this resulted in a physically unrealistic zero-angle intersection between the release curve and the water content axis. It was concluded that nonlinear h axis transforms should not be used when determining inflections, modes, pore size distributions, soil structure parameters, or soil quality indexes from soil water release and moisture capacity data-sets. It was also recommended that more flexible release curve models should be developed that do not assume the existence of inflections and modes, and also produce physically realistic angles of intersection between the water content axis and the fitted model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».