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Enregistrement W7161960533 · doi:10.82308/38874

Development of a portable instrumentation system for "In Situ" assessment of soil respiration

2017· dissertation· en· W7161960533 sur OpenAlexaboutno aff
Florian Reumont

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstrumentation (computer programming)DetectorSpectrum analyzerCalibrationMeasuring instrumentProcess (computing)Soil respirationPressure sensorCartridgePoint (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil respiration measurement is an important tool in environmental studies and, less often, in agricultural applications. There exists various methods of measuring and quantifying this release of CO2 from the soil surface. Currently, the three main working principles in point source measurement chamber designs are: closed dynamic chambers (or non-steady-state flow-through chambers); closed static chambers (or non-steady-state non-flow-through chambers); and open chambers (or steady-state flow-through chambers). These methods can be expensive and time consuming. The Rapid Soil CO2 Analyzer (RSCA) developed in this project was built around a low-cost Non Dispersive Infrared (NDIR) sensor and aimed at providing a faster alternative to closed static chambers and a cheaper on to the closed dynamic and open chambers. The working principle shifted from passive air diffusion inside the chambers to forced extraction by the creation of negative pressure in the headspace. The RSCA reads and logs three-minute long, point-based sensor response measurements of CO2 concentrations, temperature, humidity, and pressure in the headspace, as well as the location and time from the start of the trial.The device was built and its main CO¬2 sensor tested for this application. It was found to be accurate in stable conditions when compared to samples tested using a gas chromatograph equipped with a Flame Ionization Detector (FID) and an Electron Capture Detector (ECD). A dedicated software application in both MATLAB® and Python™ was developed to process the raw data from the device and extract the relevant defining parameters. The RSCA was tested in parallel to closed static chambers at three different locations in southern Quebec. An attempt at modeling the RSCA data to relate it to the processed flux data of the static chambers was inconclusive as no strong correlation could be found. A controlled experiment was designed as a 2 by 4 factorial on homogenised soil, including two levels of compaction and four levels of moisture. Glucose was later added as a third factor in an attempt to push respiration levels to their potential maximums and magnify the differences. In result, the compaction x soil moisture interaction as well as the addition of glucose was found to have a significant effect on measured soil respiration at p<0.05.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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