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Enregistrement W1974493306 · doi:10.1029/2000gl011585

The Assessment of Marine Gas Hydrates Through Electrical Remote Sounding: Hydrate Without a BSR?

2000· article· en· W1974493306 sur OpenAlexafffundabout
Jian Yuan, R. N. Edwards

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésClathrate hydrateGeologySedimentHydrateSubmarine pipelineElectrical resistivity and conductivityMineralogyDrillingPetrologyGeomorphologyOceanographyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine gas hydrates, prevalent in offshore sediments in Canada and Japan, are a possible hydrocarbon resource, a hazard to drilling and a source of a major greenhouse gas. Quantitative estimates of hydrate concentrations in deep sea sediment are difficult to obtain by conventional methods. We have sought novel techniques specifically designed for assessment such as transient electric dipole‐dipole electromagnetics. The latter method is based on the assumption of a reduced electrical conductivity in hydrate rich zones. Field trails of new apparatus on the Cascadia margin have proven successful. Excellent data were collected and analysed using a differential phase method to reduce systematic error. Apparent resistivities collected on three lines demonstrate that the resistivity of the seafloor is remarkably uniform over the whole survey area. The average hydrate concentration, deduced with the aid of a reference model based on the electrical logs of ODP holes 888 and 889, is about 17–26% of pore space (9–13% of sediment volume) in the 100 m interval above the BSR. The values are consistent with those obtained by other analyses. Further, the presence of hydrate is predicted in a region to the east of 889B where there is no visible BSR.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations122
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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