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Enregistrement W4313855356 · doi:10.1139/cgj-2022-0475

Temperature effects on the hydraulic properties of unsaturated rooted soils

2023· article· en· W4313855356 sur OpenAlexvenueno aff
Hao Wang, Rui Chen, Anthony Kwan Leung, Junwen Huang

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterHydraulic conductivitySuctionWater retention curveWater retentionShrinkageGeotechnical engineeringWater contentSoil scienceWater potentialEnvironmental scienceMaterials scienceGeologyComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil temperature of vegetated landfill earthen covers varies with time during their service, due to heat released by the degradation of municipal solid waste. In this study, an experimental campaign to capture soil water-retention curve (SWRC) and hydraulic conductivity function (HCF) of unsaturated rooted soils was conducted at different temperatures (25, 45, and 60 °C). Simplified evaporation tests were conducted by subjecting soil specimens to a prolonged drying period at maintained temperature. Based on the responses of matric suction and water content, SWRC and HCF were determined by the instantaneous profile method. It was found that increasing temperature reduced water-retention capacity, due to root shrinkage, thermal expansion of liquid phase, and reduction in forces of capillarity and adsorption. Soil hydraulic conductivity was enhanced by the increase in soil temperature due to reduction of water viscosity and potential preferential flow at root channels induced by root shrinkage. Temperature effects on SWRC and HCF of rooted soils are suction-dependent. A new nonisothermal SWRC model was developed to capture the dual effects of roots and temperature. By using the same set of calibrated parameters, the model demonstrates its ability to predict SWRCs reasonably well within the range of temperature investigated.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,172 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations42
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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