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Enregistrement W4386838242 · doi:10.3390/w15183277

Lysimeter Sampling System for Optimal Determination of Trace Elements in Soil Solutions

2023· article· en· W4386838242 sur OpenAlexafffund
Salani U. Fernando, Lakshman Galagedara, Mano Krishnapillai, Chad W. Cuss

Notice bibliographique

RevueWater · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesSuncor Energy Incorporated
Mots-clésLysimeterSampling (signal processing)Environmental scienceTRACE (psycholinguistics)Computer scienceSoil scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding trace element (TE) composition and behavior in soil solution is extremely important for assessing ecological and human health impacts. Using lysimeters to collect soil solution with minimum alteration to the in situ phase distribution and concentration of TEs will facilitate a more accurate assessment. However, different lysimeter materials and sampling conditions may lead to vastly different results, demonstrating the need for the optimal choice of lysimeter depending upon environmental conditions. There is no general agreement or overview discussing the best lysimeter type and sampling system to use under various conditions. This review provides a critical summary of various lysimeters that can be used to collect soil solutions for the analysis of TEs and thereby provides key guidance for developing the best lysimeter sampling system for conditions and research questions of interest. This includes a range of aspects related to lysimeters, such as different types and materials, the basic principles of design and operation, advantages and disadvantages, challenges and limitations, techniques for cleaning and pretreatment, correct installation procedures, the influence of soil physical and chemical properties on sampling, and existing research gaps within this field.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,236 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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