MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2914241927 · doi:10.3390/w11020241

Use of Alternative Hydrogeological Conceptual Models to Assess the Potential Impact of Climate Change on Groundwater Sustainable Yield in Central Huai Luang Basin, Northeast Thailand

2019· article· en· W2914241927 sur OpenAlexaff
kewaree Pholkern, Phayom Saraphirom, Vincent Cloutier, Kriengsak Srisuk

Notice bibliographique

RevueWater · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesKementerian Sumber Asli dan Alam SekitarThailand Research Fund
Mots-clésHydrogeologyGroundwaterEnvironmental scienceStructural basinHydrology (agriculture)Sustainable yieldWater resource managementWater tableSoil salinityGroundwater modelAquiferGeologyGroundwater flowSoil scienceSoil waterEcologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable management of groundwater resources is essential for sound groundwater development, especially in sensitive salt-affected areas. In Northeast Thailand, the Central Huai Luang Basin, underlain by rock salt, is the source of groundwater and soil salinity. The future sustainable groundwater development yield was assessed under the plausible uncertainty of hydrogeological and projected climate scenarios that could impact the groundwater system. The SEAWAT and HELP3 models were used to simulate groundwater system. The four alternative scenarios of hydrogeological conceptual models were formulated to determine the impact on groundwater system and sustainable groundwater yield. In addition, impacts of projected climate conditions on each alternative model were explored. The results indicate that variable depths and thicknesses of rock salt layers have a higher impact on groundwater salinity distribution and sustainable yield estimations than model boundary conditions. Groundwater salinity, shallow water table areas, and sustainable yield projections vary substantially depending on the possible conceptual model scenarios. It is clear that the variable hydrogeological models affect groundwater sustainable yields.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater→Même sujetHydrology and Watershed Management Studies→Travaux en français237 207→