NOTA TÉCNICA: CONSTRUÇÃO DE SONDAS TDR E AVALIAÇÃO EM DIFERENTES SOFTWARES DE APLICAÇÃO TÉCNICA
Bibliographic record
Abstract
A aplicação eficiente de água na agricultura envolve equipamentos modernos e manejo adequado deste recurso natural. A quantidade de água absorvida pela cultura pode ser determinada pelo fluxo de seiva xilemática e a técnica da Reflectometria no Domínio do Tempo (TDR) tem potencial para efetuar essas medições por ser precisa e praticamente livre de interferências. O objetivo deste trabalho foi construir e avaliar sondas TDR de diferentes tamanhos que pudessem ser lidas por três diferentes softwares com a finalidade de mensuração do fluxo de seiva em plantas lenhosas.Foram avaliados seis tamanhos de sondas (200, 150, 100, 70, 50 e 20 mm) sendo construídas e avaliadas características físicas em água deionizada por três programas de aplicação da técnica, PCTDR da Campebell Scientifc, WinTDR da Utah State University e o TDR-Lab da CSIC. Os softwares demonstraram dificuldades na leitura automática, sendo WinTDR e PCTDR mais limitados quanto à leitura manual.O PCTDR não conseguiu realizar leituras em sondas de 1,6 mm de diâmetro de haste. Já o software TDRLab se mostrou promissor na análise de sondas de tamanhos menores, porém ainda são necessários estudos da constituição física das sondas para maior precisão nas leituras.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".