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Enregistrement W2066929833 · doi:10.2113/jeeg19.1.53

The Impact on Geological and Hydrogeological Mapping Results of Moving from Ground to Airborne TEM

2014· article· en· W2066929833 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental and Engineering Geophysics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogeologyGroundwaterBoreholeGeologyInversion (geology)Geological surveyEconomic geologyGeophysicsRemote sensingSeismologyGeotechnical engineeringTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the past three decades, airborne electromagnetic (AEM) systems have been used for many groundwater exploration purposes. This contribution of airborne geophysics for both groundwater resource mapping and water quality evaluations and management has increased dramatically over the past ten years, proving how these systems are appropriate for large-scale and efficient groundwater surveying. One of the major reasons for its popularity is the time and cost efficiency in producing spatially extensive datasets that can be applied to multiple purposes. In this paper, we carry out a simple, yet rigorous, simulation showing the impact of an AEM dataset towards hydrogeological mapping, comparing it to having only a ground-based transient electromagnetic (TEM) dataset (even if large and dense), and to having only boreholes. We start from an AEM survey and then simulate two different ground TEM datasets: a high resolution survey and a reconnaissance survey. The electrical resistivity model, which is the final geophysical product after data processing and inversion, changes with different levels of data density. We then extend the study to describe the impact on the geological and hydrogeological output models, which can be derived from these different geophysical results, and the potential consequences for groundwater management. Different data density results in significant differences not only in the spatial resolution of the output resistivity model, but also in the model uncertainty, the accuracy of geological interpretations and, in turn, the appropriateness of groundwater management decisions. The AEM dataset provides high resolution results and well-connected geological interpretations, which result in a more detailed and confident description of all of the existing geological structures. In contrast, a low density dataset from a ground-based TEM survey yields low resolution resistivity models, and an uncertain description of the geological setting.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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