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Enregistrement W1967795842 · doi:10.1002/rem.21328

The influence of seasonal vertical temperature gradients on no‐purge sampling of wells

2012· article· en· W1967795842 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas E. McHugh, Charles J. Newell, Roberto Landazuri, Lisa J. Molofsky, David T. Adamson

Notice bibliographique

RevueRemediation Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrategic Environmental Research and Development ProgramU.S. Department of Defense
Mots-clésEnvironmental scienceSampling (signal processing)AquiferGroundwaterWater wellHydrology (agriculture)Soil scienceTemperature gradientAtmospheric sciencesGeologyMeteorologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Seasonal changes in ambient temperature create vertical temperature gradients in shallow groundwater (less than 15 m). These temperature gradients can affect in‐well flow dynamics that impact samples collected using no‐purge sampling methods. In late winter, the shallower water is colder, resulting in thermally mixed conditions and uniform contaminant concentrations. In late summer, the shallower water is warmer, resulting in thermally stratified conditions and contaminant distributions in the monitoring well more consistent with the distribution in the surrounding aquifer. The importance of seasonal temperature gradients on in‐well mixing was evaluated in two shallow monitoring wells in Houston, Texas. In each of the two wells, four vertically spaced passive diffusion samples collected in late winter showed a less than 1.3x difference in trichloroethene (TCE) concentration between depths, while the same sampling conducted in late summer showed greater than a 100x difference in TCE concentration between depths. A simple analytical model originally developed to predict vertical soil temperature profiles can also be used to predict the occurrence of thermally stratified and thermally mixed conditions in monitoring wells as a function of time and well depth. The results of this analysis and modeling suggest that shallow monitoring wells in most of the United States and Canada can have significantly different vertical concentration profiles within the well over the course of a year due to seasonal vertical temperature gradients. This can induce additional intra‐annual temporal variability on passive no‐purge sampling results from these shallow wells, potentially making it more difficult to discern true trends in the data. © 2012 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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