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Enregistrement W2138893036 · doi:10.5539/jgg.v5n1p1

Predicting Potential Sites of Covered Karstification

2012· article· en· W2138893036 sur OpenAlexvenueno aff
Márton Veress, István Németh, Zoltán Unger, Péter Kéri

Notice bibliographique

RevueJournal of Geography and Geology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKarstBedrockGeologyCaveSinkholeGeomorphologyCover (algebra)GeochemistryEarth scienceMining engineeringPaleontologyArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our aim was the prediction of karstification. We measured the karstic bedrock and the overlying superficial cover in four areas of Hungary and one area in Romania. One of our tools was the widely used geophysical techniques i.e. VES and multi-electrode method. We also made observations on mountainous, Mediterranean and tropical karsts. In these areas the occurrence of covered karsts, of either syngenetic or postgenetic type, is high. Based on the measured data we determined the conditions under which covered karst formation is possible. For example the conditions that induce syngenetic karstification are: cavities, caves, and shafts within the bedrock, places where the superficial cover is locally thinner, or places where the impermeable beds edge out. An indicator of postgenetic karstification is the presence of lenticular intercalations in the superficial cover (sites of former dolines). Knowing these conditions in any karst area we can readily identify the potential sites where covered karst formation is possible in the near future. If these sites are known, engineering structures can be planned so that potential dangers due to karstification are avoided.

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 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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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