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Enregistrement W2605954803

Hydraulic Head Hydrographs from Depth-Discrete High Resolution Multilevel Systems for Estimating Loading Efficiency and Specific Storage in a Silurian Dolostone Aquifer in Guelph, Ontaio

2014· dissertation· en· W2605954803 sur OpenAlexfundaboutno aff
Paul Trudell

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Lausanne
Mots-clésDolostoneAquiferHydrographHead (geology)Hydraulic headGeologyHydrology (agriculture)Environmental scienceGeotechnical engineeringGeomorphologyGeographyGroundwaterArchaeologyPaleontologySedimentary rock
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study involves the application of the poroelastic theory of loading efficiency to a dolostone aquifer at a study site within the City of Guelph. At this 10 hectare site the Silurian ( 443 - 419 Ma) dolostone aquifer is 100m thick, covered by a thin layer of anthropogenic fill and underlain by an extensive deposit of low permeability shale. This study site is instrumented with five multilevel systems (MLS) with 51 total pressure transducers, and relies upon collected pore water time series datasets to determine depth-discrete loading efficiency profiles. The loading efficiency profiles are used to assess degree of confinement, and estimates of undrained uniaxial specific storage which are assessed for reasonableness against literature values and a traditional pumping test analysis previously conducted and monitored with the same infrastructure. The loading efficiency approach incorporated the heterogeneity of fractured dolostone rock aquifers in determining aquifer hydraulic properties.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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