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Enregistrement W4406680110 · doi:10.1111/ejss.70052

Application of <scp>EMI</scp> ‐Measured Magnetic Susceptibility to Characterise Soil Drainage Conditions Over Various Soil Types

2025· article· en· W4406680110 sur OpenAlexafffundabout
Farzad Shirzaditabar, Richard J. Heck, Mike Catalano

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Soil Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésDrainageEMIChemistryEnvironmental scienceGeologySoil scienceElectromagnetic interferenceEcologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Electromagnetic induction (EMI), by Geonics EM38, was used to characterise the volumetric magnetic susceptibility (MS) of soils on 12 farms in southwestern Ontario, Canada. Three different points on lower, middle and upper slope positions were selected at each farm to represent poorly‐, moderate‐ and well‐drained soil. Soil core samples were collected for each measurement point, from which soil redoximorphic conditions (gleying and mottling) were characterised at 5 cm depth increments. The volume MS, mass‐specific MS and frequency dependence (FD) of MS of soil samples were carried out using Bartington MS2C and MS2B sensors, respectively. The impact of heating the samples to 400°C and 700°C on soil MS was also investigated. Results show that at each farm, the lowest volume MS values belong to soils at the lower slope position, which is poorly drained, and the highest volume MS values belong to the soils at the upper slope position, which is well drained. The inverted models from apparent MS data, measured by EM38, seem to be good representatives of volume MS readings attained from core samples. Results show that at most of the selected points, while the FD is higher in poorly drained points than in moderate and well‐drained ones, the mass‐specific MS shows an opposite behaviour, which can be used as attributes to characterise poorly and well‐drained soil conditions.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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