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Enregistrement W2000833069 · doi:10.1029/2007gl031124

Low temperature dependence of electrical resistivity: Implications for near surface geophysical monitoring

2007· article· en· W2000833069 sur OpenAlexafffund
Kevin Hayley, L. R. Bentley, Mehran Gharibi, Michael Nightingale

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPetrophysicsElectrical resistivity and conductivitySaturation (graph theory)ConductivityGeophysicsElectrical resistivity tomographyAtmospheric temperature rangeSoil scienceMaterials scienceMineralogyGeologyThermodynamicsPorosityChemistryPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical resistivity imaging surveys are used to monitor variations in pore fluid chemistry and saturation as well as time‐lapse changes. Temperature variations in the near surface can produce larger magnitude changes in electrical conductivity than changes due to slow moving solute plumes or spatial variations in chemistry and soil moisture. Relationships between temperature and electrical conductivity based on previous studies conducted over 25–200°C do not explain 0–25°C laboratory data. A modification to the temperature dependence within a petrophysical model is proposed that may allow general application over this temperature range. An empirical linear approximation of 1.8 to 2.2 percent change in bulk electrical conductivity per degree C is consistent with low temperature electrical conductivity studies and the predictions of the petrophysical model used. This relationship can be used to account for the effect of temperature variations within individual images or time‐lapse difference images.

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)0,005
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations258
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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