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Enregistrement W2781622276 · doi:10.1144/sp466.17

Global distribution and use of water from karst aquifers

2018· article· en· W2781622276 sur OpenAlexaboutno aff
Zoran Stevanović

Notice bibliographique

RevueGeological Society London Special Publications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKarstGeologyAquiferDistribution (mathematics)Hydrology (agriculture)GroundwaterGeomorphologyEarth sciencePaleontologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Karst aquifers are some of the most important and well-used sources of water worldwide. The tapping of karst waters for use as drinking water has been important in the historical and economic development of many karst regions. Recent studies have found that karstified rocks and aquifer systems cover c. 15% of the Earth's ice-free land. The greatest area of karst outcrops (>1 × 10 6 km 2 ) is in Russia, the USA, China and Canada. In the Mediterranean basin, groundwater is generally more abundant in karst than in other aquifers and has been extensively exploited. Karst groundwater is also widely used in the Middle East, China, North America, and northern and eastern Africa and is of crucial importance for the sustainable development of tourism and the economy. Karst aquifers currently supply c. 10% of the global population with drinking water and, in some zones, they are the only water resource available. However, the share of karst aquifers in the global supply of water will decrease with the predicted increase in population, concentrated in urban areas, and improvements in treatment technologies for water from other sources.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,993

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations81
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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