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Enregistrement W1981854582 · doi:10.4133/jeeg7.2.78

Characterization of a Contaminant Plume Due to a Hydrocarbon Spill Using Geoelectrical Methods

2002· article· en· W1981854582 sur OpenAlexfundno aff
Ana Osella, Matı́as de la Vega, E. Lascano

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental and Engineering Geophysics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaUniversity of British ColumbiaUniversidad de Buenos AiresConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésPlumeGeologyEnvironmental remediationResistive touchscreenWater tableHydrocarbonPetroleum engineeringGeotechnical engineeringMineralogyGroundwaterContaminationMeteorologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the research contained in this paper was the characterization of a contaminant plume and the description of the surrounding area, in order to give information for future remediation. The origin of the plume was a hydrocarbon spill produced by fissures in a purge chamber belonging to a gas transmission system. Data from control wells indicated that the soil was composed mainly of clays. The most important result was that, close to the chamber, a 1.5m-thick layer of gasoline was detected at 7m depth, floating over the water table. This is a case in which a resistive contaminant like hydrocarbon is located in a conductive medium; in these circumstances geoelectrical prospecting is particularly good for characterizing the zone. The extent of the area under study was 100×140m2, approximately, and the thicknesses involved were more than 20m of, in many cases, very conductive materials. Thus, a field design was required that would cover the zone with deep penetration and at the same time optimize lateral resolution. By combining Wenner and dipole-dipole configurations, the electrical imaging of the contaminated zone and the description of the surrounding soil were achieved.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations25
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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