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Enregistrement W2790289156 · doi:10.4095/306573

An animation of the 3D Phanerozoic geological model of southern Ontario

2018· report· en· W2790289156 sur OpenAlexaffabout
H A J Russell, Boyan Brodaric, F R Brunton, T Carter, John Clark, C Logan, L Sutherland

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhanerozoicGeologyPaleontologyAnimationComputer graphics (images)Computer scienceCenozoic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A preliminary 3D model of the Paleozoic bedrock geology of southern Ontario has been constructed using Leapfrog implicit modelling software, subsurface geological data and expert knowledge. With advances in computer hardware and software, and availability of digital well and drillhole databases it is now possible to model and visualize subsurface geological relationships in 3D at regional scales. This is a valuable tool for geologists in interpreting and understanding the geology and geological history of an area, and for communication of geological concepts to non-geologists. In the virtual visualization environment, the geology can be examined from a number of perspectives interactively. The stratigraphic succession and boundary geometry can be identified by either progressive removal of units or cross-section slicing. In the southern Ontario model features that can be viewed and studied include depositional and erosional limits, reefs, faults, salt dissolution and collapse structures, regional dips, arches, depositional and structural basins, oil and gas traps, and regional aquifers. To increase the visibility of this model and to expand the audience beyond the technical geological client group an animation of the model has been produced. The animation is approximately three minute and thirty seconds long and provides a systematic progression through the model units, provides regional context, an overview to the data support, and illustration and explanation of geological features. Selected geological features are presented and highlighted through graphic techniques supported by embedded imagery, annotations, animations and maps. It previews the shareware viewing software available for viewing of the model and highlights some of the tools available for interacting with the model. Communication of geoscience knowledge to audiences outside of the core geoscience community is key to support groundwater related decision-making. The animation has been released on GEOSCAN; however, is inadequate unless publicized through other mechanisms, public awareness of GSC publication released via Geoscan is limited. To enhance publication visibility the mp4 file was posted on YouTube, LinkedIn, and ResearchGate. In this case, LinkedIn proved to be the most successful in reaching an expanded audience. Within one week of posting the animation was viewed by over 800 people, reaching over 3 times the number of LinkedIn connections attributed to the author. LinkedIn provided summary information by country, title (geologist), and company affiliation. Interest in the model was focused in Ontario; however; significant access to the model also occurred in Vancouver and Perth Australia. Based on company affiliation access was logged from a suite of recognized hydrogeological consultants working in Canada, 3D modelling companies in New Zealand, and provincial agencies, e.g. the Alberta Energy Regulator. Penetration within YouTube (32) and ResearchGate (5, 2 days) was one to two orders of magnitude less than via LinkedIn. Additional social media options such as Mendeley, Facebook, and Twitter were not exploited but likely would provide exposure, at least in part, to complementary audiences rather than targeting the same audiences.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,991

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)0,0100,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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