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Enregistrement W4403461883 · doi:10.1139/cgj-2024-0225

Stability of kangaroo rat burrows in the Sonoran Desert: evidence of biocementation

2024· article· en· W4403461883 sur OpenAlexvenueno aff
Sera Tirkes, Duygu Yılmaz Aydın, Maura Thompson, Clint E. Collins, Haluk Beyenal, Idil Deniz Akin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesert (philosophy)Geotechnical engineeringStability (learning theory)EcologyGeologyHydrology (agriculture)GeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kangaroo rats ( Dipodomys deserti) construct complex burrow systems in loose desert sand that survive temperature and relative humidity fluctuations and storms. Animals that burrow in desert sand typically burrow in compacted sand, near plant roots, or when the soil is unsaturated. However, these processes are insufficient to explain tunnel stability of kangaroo rats. Our goal is to understand how kangaroo rat burrows remain stable in loose desert sand, intending to translate this knowledge to geotechnical engineering. A kangaroo rat habitat in the dunes of the Sonoran Desert, AZ, was selected for the study. Dynamic cone penetrometer tests performed at active, abandoned, and no-burrow sites demonstrated that the animals prefer loose sand for burrow construction. Soil samples collected from the burrows’ ceilings, subsurface, and surface were characterized. Brazilian tensile strength test results showed that burrow soil has approximately three times greater tensile strength than the rest at dry state, which indicates increased interparticle attractive stress in burrow ceilings due to biocementation. Laboratory experiments, scanning electron microscopy, and confocal microscopy images showed that fungal and microbial biofilms provided 17 kPa increase in interparticle attractive stress at less than 1% biomass concentration, indicating potential to be used in soil improvement applications.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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