Investigating the Potential of Electromagnetic Induction for Mapping Multi-Depth Soil Moisture Variations in Southern Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to explore the potential of electromagnetic induction as a valid soil moisture monitoring technique in a Canadian prairie watershed. Soil moisture (SM) information is important for many aspects of hydrology; however, current methods for collecting multi-depth SM data can be costly and non-representative, and understanding the spatial and temporal variability of SM remains challenging (Western et al., 1998; Reedy and Scanlon, 2003; Teuling and Troch, 2005; Vereecken et al., 2008; Grote et al., 2010). Alternatively, previous research has suggested that the apparent electrical conductivity (ECa) of a soil is often highly correlated to its soil water content and can be measured non-invasively through the use of electromagnetic induction meters (McNeill, 1980b; Reedy and Scanlon, 2003; Tromp-van Meerveld and McDonnell, 2009; Zhu et al., 2010).Research Objectives:i. Investigate the spatial and temporal variability of SM and ECaii. Examine the relationship between SM and ECa on a depth-average and depth-specific basis, over a range of wetness conditionsStudies encompassing these aspects, especially the depth-specific variability of SM and ECa, have not been attempted for a Canadian Prairie watershed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».