CONDUCTIVIDAD HIDRÁULICA EN DOS SITIOS DEL VALLE CENTRAL DE COSTA RICA: ANÁLISIS COMPARATIVO DE TRES METODOLOGÍAS DE ENSAYO EN LA ZONA NO SATURADA
Bibliographic record
Abstract
"Se presentan los resultados de 15 ensayos de conductividad hidráulica realizados en la zona no saturada con los métodos del permeámetro Guelph (PG), método de Porchet (MP) y doble anillo (DA) en dos puntos con un suelo limoso en la finca del AYA en Alajuela y en tres sitios con un suelo limo-arenoso en las instalaciones deportivas de la UCR. Valores de conductividad hidráulica saturada de campo K fs fueron obtenidos a partir de diferentes metodologías de cálculo. Los tres métodos de ensayo consiguen registrar una mayor permeabilidad en los suelos de la UCR, coincidente con un comportamiento más arenoso. En términos comparativos, las estimaciones de K fs son mayores para el procedimiento de Doble Anillo, seguidas por las estimaciones hechas con el Método de Porchet y, finalmente valores menores fueron obtenidos para el Permeámetro Guelph. Esta misma tendencia ha sido reportada en la literatura internacional. Los autores de este trabajo interpretan que los menores valores obtenidos con PG responden a la inclusión de efectos capilares en las ecuaciones de cálculo de K fs y, principalmente a cortos periodos de saturación y monitoreo durante la ejecución de los ensayos MP y DA."
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".