Apparent electrical conductivity mapping in managed podzols using multi-coil and multi-frequency EMI sensor measurements
Notice bibliographique
Résumé
The research focused on utilizing apparent electrical conductivity (ECa) survey protocols in characterizing the spatial and temporal variability of soil physical and hydraulic properties in Western Newfoundland, Canada. In this study, two different non-invasive multi-coil and multi-frequency EMI sensors; CMD Mini-explorer and GEM-2, respectively were used to collect ECa data under different nutrient management systems at Pynn’s Brook Research Station, Pasadena. Results showed that due to the differences in investigation depths of the two EMI sensors, the linear regression models generated for SMC using the CMD Mini-explorer were statistically significant with the highest R² = 0.79 and the lowest RMSE = 0.015 m³ m⁻³ and not significant for GEM-2 with the lowest R² = 0.17 and RMSE = 0.045 m³ m⁻³. Furthermore, there is a significant relationship between the ECa mean relative differences (MRD) versus SMC MRD (R² = 0.33 to 0.70) for both multi-Coil and multi-Frequency sensors. In addition, the spatial variability of the ECa predicted soil properties are relatively consistent with lower variability compared to the measured soil properties. Conclusively, the ECa measurements obtained through either multi-coil or multi-frequency sensors have the potential to be successfully employed for soil physical and hydraulic properties at the field scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».