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Enregistrement W4313815486 · doi:10.18280/ijdne.170612

Ground Water Recharge Mapping in Iraqi Western Desert

2022· article· en· W4313815486 sur OpenAlexvenueno aff
Shahad Shaker Mohammed, Khamis Naba Sayl, Ammar Hatem Kamel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater and Watershed Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Anbar
Mots-clésGroundwater rechargeLoamGroundwaterDepression-focused rechargeHydrology (agriculture)Environmental scienceRainwater harvestingSoil waterAquiferSoil scienceGeologyGeotechnical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local climate change and water shortage led it essential to assess the amounts and locations of groundwater recharge. To keep the Iraqi Western Desert's groundwater system sustainable. A model was developed to estimate soil moisture using artificial neural networks (ANN), geographic information systems (GIS), and remote sensing (RS). The soil needed approximately 26.54% of the total amount of rainfall to saturate voids before groundwater was recharged during the study years. The amount of recharge of groundwater was estimated depending on the water balancing method. The results showed that approximately 455,306,884 m3 of rainwater during the study years was infiltrated for groundwater recharge, nearly half of the total amount of rainfall. Sandy loam soils were most leached to recharge groundwater, while loam soils were of medium rates for groundwater recharge, and silty loam soils were the lowest rates in groundwater recharge rates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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