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Record W2339639739 · doi:10.18172/cig.2934

Variación espacio-temporal de los procesos hidrológicos del suelo en viñedos con elevadas pendientes (Valle del Ruwer-Mosela, Alemania)

2016· article· es· W2339639739 on OpenAlexaboutno aff
Jesús Rodrigo‐Comino, Manuel Seeger, J.D. Ruiz-Sinoga, J. B. Ries

Bibliographic record

VenueCuadernos de Investigación Geográfica · 2016
Typearticle
Languagees
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil erosion and sediment transport
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGeographyHumanitiesGeologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Los suelos de los viñedos del valle del Ruwer-Mosela (Alemania) cultivados en elevadas pendientes muestran una alta variabilidad espacio-temporal en su dinámica hidrológica. A través del uso del permeámetro de Guelph se realizaron un total de cuarenta y dos experimentos en viñedos jóvenes y viejos para medir las tasas de infiltración, la conductividad hidráulica y el potencial del flujo matricial. Los ensayos fueron realizados antes de la vendimia coincidiendo con la primavera y el verano (con el suelo relativamente seco y sin actividad reciente de pisadas y maquinaria), y tras la cosecha en otoño (con un manto edáfico húmedo, con señales de compactación y un menor contenido de materia orgánica). En general, todos los parámetros analizados fueron mucho más elevados en los viñedos jóvenes que en los viejos y aumentaron tras la vendimia. En las viñas jóvenes los tres parámetros analizados mostraron sus mayores valores en la parte media (398,5 mm h-1 de tasa de infiltración, 89,2 mm h-1 de conductividad hidráulica y 62,8 mm2 h-1 de potencial del flujo matricial). Por su parte, en las viñas viejas se observó un descenso de la infiltración desde la parte superior a la inferior de la parcela (desde 42,5 a 16,8 mm h-1). Los resultados de la conductividad hidráulica y el potencial del flujo matricial marcaron también una dinámica hidrológica parecida: descenso de los parámetros conforme se desciende en la parcela (13,2 a 5,4 mm h-1 y desde 5,5 a 2,5 mm2 h-1). Por ultimo, se observó cómo el factor que mayor coeficiente de determinación obtuvo con estas dinámicas hidrológicas fue la variación del contenido de agua en el suelo y las prácticas agrícolas.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.173
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations22
Published2016
Admission routes1
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