Natural Vulnerability Assessment to Contamination of Unconfined Aquifers by Longitudinal Conductance – (S) Method
Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of the groundwater for diverse uses, particularly the public supply, and considering the increasing impacts on underground reserves as a result of overexploitations, as well as the degradation of the water quality by anthropogenic activities, it becomes essential to establish tools for planning and management of the use of groundwater resources. For this reason, the aim this paper is to assess the natural vulnerability to contamination of the Bauru Aquifer System, in the South-Central region of the State of São Paulo, Brazil. Therefore, a vulnerability map was generated by using the (S) method, a new proposal developed to estimate the vulnerability by means of the Dar Zarrouk parameter - longitudinal conductance (electrical resistivity method). The vulnerability classes were defined using values ranges of longitudinal conductance: from very low (> 2.5 siemens) to extreme (< 0.1 siemens). In applying this methodology in the unsaturated zone, the electrical resistivity of the first layer of the saturated zone was used, seeing that the materials of both zones are similar in the study area. The application of the (S) method produced good outcomes, generating a more detailed map, with greater classes variability that indicate the sensitivity of this method, predominating regions with low vulnerability, and secondly, moderately vulnerable areas.
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 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».