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Enregistrement W2892719363 · doi:10.3390/w10101320

Long Term Hydrodynamic Effects in a Semi-Arid Mediterranean Multilayer Aquifer: Campo de Cartagena in South-Eastern Spain

2018· article· en· W2892719363 sur OpenAlexaff
Juan Domingo-Pinillos, Javier Senent‐Aparicio, J. L. García-Aróstegui, Paul Baudron

Notice bibliographique

RevueWater · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquiferGroundwater rechargeAridGeologyHydrology (agriculture)Mediterranean climateGroundwaterWater balanceStructural basinGroundwater flowEnvironmental scienceWater resource managementGeomorphologyGeographyPaleontologyGeotechnical engineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mediterranean basin contains many semi-arid environments where aquifers are subject to intensive exploitation, generally to meet irrigation demands. The Campo de Cartagena aquifer is a clear example from such a semi-arid environment, and its hydrodynamic effects have aroused great scientific interest. The main objective of this study is to evaluate the hydrodynamic effects that have occurred in the last century of anthropogenic activity in this aquifer system. This aquifer is subject to intensive exploitation and shows clear deficits in times of drought, with recharge by irrigation playing an important role. This study’s methodology includes groundwater modelling to reconstruct the transient evolution of the aquifer system during the last century, to generate water balances and to illustrate how the evolution of irrigation has, in many ways, changed the aquifer’s groundwater flow pattern. The results delineate the hydraulic communication of the aquifer stratums through specific geological structures, as well as the flow transfer from the Quaternary layer to the Mar Menor and the Mediterranean Sea. The reconstruction of the entire system’s temporal evolution shows a fragile water balance that is supported by surface-water contributions.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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