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Enregistrement W2435680987

A Geo-statistical Approach to the Change Procedure Study of Under-Ground Water Table in a GIS Framework, Case Study: Razan-Ghahavand Plain, Hamedan Province, Iran

2012· article· en· W2435680987 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of academic and applied studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKrigingEstimatorStatisticsMathematicsMean squared errorInterpolation (computer graphics)WeightingInverse distance weightingSampling (signal processing)Multivariate interpolationBilinear interpolationComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Qualitative and quantitative parameters of underground water resources could be studied by taking discrete samples at different locations in study area. In this way, for change procedure study of mentioned parameters and to gain a deeper understanding of the phenomena, a continues surface need to be generated. The main purpose of Geo-Statistical analysis is creating or interpolating a continuous surface from discrete sample points; in the other hand, Geo-statistical Analyst, derives a surface using values from the measured sampling points to predict values for each location in the landscape. The ultimate goal is to produce a surface of predicted target values. In Geo-Statistics, there are two main categories for interpolation: deterministic and geostatistical. The first category, based on the similarity and distance from measured points (Inverse Distance Weighting, Global Polynomial Interpolation, and Local Polynomial Interpolation) or the degree of smoothing (Radial Basis Functions); and second category employs some statistical properties of observed samples (Kriging and Co-Kriging). This paper utilizes Geo-statistics for the estimation of underground water table at location of interest where measured values are not available. In this regard, by employing Kriging, IDW and RBF procedures, underground water table contours have been created. For best estimator selection, results have been validated by some statistical indices such as Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Relative Error (MARE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Biased Error (MBE) and Coefficient of Correlation. Absolute relative error variation curve for the number of sample points used for examination of efficiency and accuracy of each GeoStatistical estimators. Eventually, Kriging method has been selected as the best method to estimate the underground water table of Razan-Ghahavand plain. In order to Kriging estimations, direction of underground flow, which is the major relevant issue to Hydro-Geologic studies, has been gained.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,445

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,243 · 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