Notice bibliographique
Résumé
Introduction Garrels and Mackenzie (1967) introduced inverse mass balance modeling into geochemistry. They showed that if the chemistry of the start and end solutions are known, possible mass transfer reactions that had produced the compositional differences and the extent to which these reactions had taken place could be deduced from the mass balance principle. Plummer and co-workers (Plummer, 1985; Plummer et al. , 1983, 1990, 1991, 1994; Wigley et al. , 1978) used this concept to model groundwater aquifers, and greatly expanded and formalized this approach. Their main interest was to deduce the mass transfer reactions taking place between two observation points along a flow path, which may have been responsible for the chemical and isotopic evolution of the groundwater. Mass transfer here refers to simple mass transfer between two or more phases, such as dissolution and precipitation of minerals (e.g., Nordstrom and Munoz, 1985). The development of the program netpath by Plummer and co-workers (Plummer et al. , 1991, 1994) has greatly facilitated the use of this modeling approach. Recent development of a new version of phreeqc by David Parkhurst (Parkhurst, 1995, 1997) incorporates uncertainty analysis and a more complete set of mass balance constraints, reaching a new level of model sophistication. We omit the mathematical development here. Serious modelers should read Parkhurst (1997), Plummer et al. (1991, 1994), and Wigley et al. (1978). Readers are also encouraged to read very carefully the work by Plummer et al. (1990) on the Madison aquifer, Montana, which demonstrates splendidly the application of inverse mass balance modeling in a regional aquifer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».