MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1822924132 · doi:10.1139/t11-049

Numerical evaluation of land subsidence induced by groundwater pumping in Shanghai

2011· article· en· W1822924132 sur OpenAlexvenueno aff
Shui‐Long Shen, Ye‐Shuang Xu

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Jiao Tong UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGroundwaterHydrogeologyAquiferHydraulic conductivityConsolidation (business)Geotechnical engineeringGroundwater flowGeologySubsidenceGroundwater modelCompressibilityHydraulic headEnvironmental scienceSoil scienceHydrology (agriculture)Soil waterGeomorphologyMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To predict the future behavior of land subsidence in Shanghai due to pumping of groundwater, a numerical model is established. In the proposed model, groundwater flow in three-dimensional conditions and soil deformation in one-dimensional conditions are calculated. The model takes into account the multi-aquifer-aquitard hydrogeological condition of the soft deposit of Shanghai. The variation of the coefficient of compressibility and coefficient of hydraulic conductivity of the soils with the consolidation process are simulated. Relationships among land subsidence, groundwater withdrawal volume, and groundwater level are analyzed. Comparison between the measured value and calculated value shows that the model simulates the measured value fairly well. The future of land subsidence behavior due to groundwater withdrawal is predicted and discussed via consideration of the variation of the following parameters in the future 30 years: net withdrawn volume of groundwater, pumping layer, and pumping region.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,116

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations369
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geotechnical JournalMême sujetLandslides and related hazardsTravaux en français237 207