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Enregistrement W1591289697 · doi:10.1029/2010gl045565

Mapping permeability over the surface of the Earth

2011· article· en· W1591289697 sur OpenAlexaff
Tom Gleeson, Leslie Smith, Nils Moosdorf, Jens Hartmann, Hans H. Dürr, Andrew H. Manning, M. Jellinek

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGeologyEarth (classical element)Permeability (electromagnetism)GeophysicsEarth surfaceAstrobiologyPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[1] Permeability, the ease of fluid flow through porous rocks and soils, is a fundamental but often poorly quantified component in the analysis of regional-scale water fluxes. Permeability is difficult to quantify because it varies over more than 13 orders of magnitude and is heterogeneous and dependent on flow direction. Indeed, at the regional scale, maps of permeability only exist for soil to depths of 1–2 m. Here we use an extensive compilation of results from hydrogeologic models to show that regional-scale (>5 km) permeability of consolidated and unconsolidated geologic units below soil horizons (hydrolithologies) can be characterized in a statistically meaningful way. The representative permeabilities of these hydrolithologies are used to map the distribution of near-surface (on the order of 100 m depth) permeability globally and over North America. The distribution of each hydrolithology is generally scale independent. The near-surface mean permeability is of the order of ∼5 × 10−14 m2. The results provide the first global picture of near-surface permeability and will be of particular value for evaluating global water resources and modeling the influence of climate-surface-subsurface interactions on global climate change.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations418
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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