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Enregistrement W4388688467 · doi:10.1139/cgj-2023-0016

Impact of roots on the hydrogeological properties of silty soil covers

2023· article· en· W4388688467 sur OpenAlexaffvenue
Alex Proteau, Marie Guittonny, Bruno Bussière

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterHydrogeologyHydraulic conductivityChemistryAnimal scienceSoil scienceHydrology (agriculture)GeologyGeotechnical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mine tailings storage poses significant environmental risks such as the formation of acid mine drainage. Engineered covers offer a solution by controlling water ingress. Their performance is based on specific soil hydrogeological properties (SHPs). They must support vegetation which can impact saturated hydraulic conductivity ( ksat) and water retention curve (WRC). This study assesses the impact of 4-year-old willow root colonization on silty soil covers using flexible wall parameters and water retention tests. The obtained SHPs were compared with root traits. The results suggested that the hydrogeological properties of the studied in situ samples were not significantly affected by roots. The variation of measured and predicted ksat values spanned an order of magnitude, regardless of the root colonization intensity, up to a root length density (RLD) of 2.98 cm/cm3. RLD showed a significant and positive linear relationship with measured ksat values ( R2 = 0.54). However, when root colonization was low (RLD < 1 cm/cm3), RLD was negatively correlated with the nvG ( R2 = 0.44) parameter of the van Genuchten WRC model, while the opposite relationship was observed for samples with RLD > 1 cm/cm3 ( R2 = 0.61). Additionally, RLD and the coarse root (diameter > 1 mm) volume to fine root volume (C/F ratio) influenced WRCs. Over time, coarser roots may have a more pronounced impact on SHPs; further research is needed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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