Hybrid Multilevel System for Monitoring Groundwater Flow and Agricultural Impacts in Fractured Sedimentary Bedrock
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding agricultural contamination in bedrock aquifers is challenging due to complexity of fracture networks and limitations in data acquisition imposed by instrumentation and drilling costs. Engineered assemblages known as multilevel monitoring systems ( MLSs ) maximize data from each borehole by providing numerous, depth‐discrete monitoring intervals for profiles of hydraulic head and hydrochemistry. This article describes a hybrid MLS that uses key components of the Waterloo MLS , with extra piezometers of sufficient diameter to accommodate removable transducers for continuous pressure monitoring, attached to the outside using custom clamps. Monitoring intervals are created with sand packs separated by bentonite seals, either via backfilling from surface or tremie placement. The hybrid MLS is best suited for use in rotary drilled boreholes 12 to 15 cm diameter, smaller holes have insufficient space for the MLS and added piezometer(s) while larger holes have excessive backfill material and purge requirements. Variations were installed to 60 m depth in sandstone in Prince Edward Island, and to 150 m in dolostone in southwestern Ontario. Transducers in the external piezometers provided temporal head data under ambient and stressed conditions in key intervals, and manual measurements in all ports provided detailed vertical hydraulic snapshots. Combined with hydrochemistry profiles from groundwater sampling, the hybrid MLS provided detailed composite datasets for interpreting flow and transport in these bedrock aquifers. The hybrid MLS offers promise as a versatile low‐cost option for groundwater studies in agricultural areas providing improved insights on groundwater flow systems and vertical distribution of nitrate and other contaminants, allowing more informed management decisions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle