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Enregistrement W6922090874 · doi:10.1139/cjss10033

Impact of tension infiltrometer disc size on measured soil water repellency index

2011· article· en· W6922090874 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfiltrometerSoil waterInfiltration (HVAC)Tension (geology)Context (archaeology)Water pressureClay soil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hunter, A. E., Chau, H. W. and Si, B. C. 2011. Impact of tension infiltrometer disc size on measured soil water repellency index. Can. J. Soil Sci. 91: 77-81. Accurate measurement of soil water repellency (or hydrophobicity) is important for assessing the hydraulic properties of soils. Water repellency index (RI), a measure of soil water repellency, can be determined using the tension infiltrometer. Little is known about the effects of different infiltrometer disc sizes on measured RI. Furthermore, the impact of method selection in the context of site assessment is unknown. The objective of this study was to determine if the infiltrometer disc size affects the measured RI. Studies were conducted on seven sandy and one clay site in Western Canada in 2008 and 2009. Mini (disc 4.5 cm in diameter) and standard (disc 20 cm in diameter) tension infiltrometers were used to determine RI. There was strong spatial variability in RI values at all sites. Higher RI and greater variance were associated with the smaller disc size due to the smaller zone of influence. Water repellency index values obtained from the mini and standard tension infiltrometers were not statistically different in most cases. We conclude that the mini infiltrometer is an appropriate method for site assessment of RI. The mini infiltrometer RI values were compared with those from the standard infiltrometer, resulting in a 44% accuracy rate with a type I error in 33% of the cases and a type II error in 22% of the cases.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,034 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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