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Enregistrement W7037671975

The effects of the Portage Diversion on adjacent agricultural land

2020· dissertation· en· W7037671975 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHymenoptera taxonomy and phylogeny
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalinitySoil waterWater contentHydrology (agriculture)Hydraulic conductivityGroundwaterSoil salinitySoil test
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing soil salinity levels is an ongoing plight for agricultural producers around the world, and the area around the Portage Diversion is no exception. This study was carried out around the Portage Diversion northwest of Portage la Prairie, Manitoba, where 14 agricultural fields were evaluated for soil salinity using the electromagnetic induction technique. Of those fields, eight were combined into five groundwater monitoring areas, and one was selected for a groundwater modelling evaluation. The analysis of the electromagnetic survey apparent conductivity (ECa) data revealed areas of weakly to moderately conductive soils adjacent to the Portage Diversion. The calibration of the survey results was conducted by collecting 542 soil samples from 65 sampling locations. The samples were analyzed for basic soil salinity parameters and were further used to calculate the following parameters: pore-water salinity, volumetric water content, and porosity. Additional analysis was conducted using these parameters and their correlations to ECa. The analysis yielded strong correlations of ECa with saturated-paste or pore water conductivity, with Pearson r2 correlation coefficients exceeding 0.75 for the DualEM 1S V-H mode and 0.86 for the V-V mode. These correlations are explained by moisture conditions being near field capacity. The study showed that in clay-rich soil, volumetric water content did not affect ECa below 10%, indicating a threshold. These results suggest that ECa can be used in clay-rich soils to parametrize sulphate-dominated salinity. It also shows that at high field capacity, salinity can be estimated relatively accurately from saturated paste conductivity without considering soil moisture content. Groundwater modelling analysis showed that various processes affect soil salinity within the modelled area, including seepage from the Portage Diversion, evapotranspiration, and excessive snowmelt/recharge. The maximum lateral extent of influence that the Portage Diversion has on adjacent lands was modelled using the largest flood on record and was 112 m within the alluvial soils and 240 m along the surficial sands. It was also determined through chemical analysis on that the dominant salt ion within the groundwater is gypsum.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,151 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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