MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4362664240 · doi:10.2166/hydro.2023.213

Experimental investigation and modelling of rainfall-induced erosion of semi-arid region soil under various vegetative land covers

2023· article· en· W4362664240 sur OpenAlexaff
Odai Al Balasmeh, Tapas Karmaker, Richa Babbar

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydroinformatics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface runoffInfiltration (HVAC)Environmental scienceStrawAridErosionHydrology (agriculture)Groundwater rechargeSoil scienceSoil waterGroundwaterAgronomyGeologyGeotechnical engineeringGeomorphologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Laboratory-scale experiments were conducted to investigate the impact of three different vegetative covers (khus, dry leaves, and wheat straw) on soil erosion and runoff under four different surface slopes and two different types of soils. Results were compared with experiments for bare soil under similar conditions for three major parameters: surface runoff, sub-surface flow, and soil loss. It was found that wheat straw reduced the surface runoff from 60 ml/s (for bare soil) to 20 ml/s, while with leaves and khus, it was 40 ml/s. Wheat straw cover increased the infiltration by 60% and reduced soil loss by 85% compared to bare soil. The findings were validated with the HYDRUS-1D simulations for infiltration and surface runoff in bare soil under similar experimental conditions. Experimental findings were found to agree well with the model simulations. The present study can be treated as a nature-based solution to soil erosion, groundwater recharge, and delayed surface runoff in semi-arid regions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,180 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of HydroinformaticsMême sujetSoil erosion and sediment transportTravaux en français237 207