Barometric pressure responses in groundwater level time series data, a literature review
Notice bibliographique
Résumé
Ontario's Ministry of Natural Resources and Forestry (MNRF) oversees Ontario's Low Water Response (OLWR) Program. As partners with MNRF, conservation authorities across Ontario coordinate responses to local low water conditions, amongst the various levels of government, as conditions arise. In further support of OLWR, conservation authority (CA) geoscientists have, in the past, participated in a technical consultation group with staff from MNRF and from the Ministry of the Environment and Climate Change (MOECC). The technical geoscience group convenes once or twice annually to discuss amongst other topics, the potential uses of available groundwater level monitoring data from the MOECC's Provincial Groundwater Monitoring Network (PGMN) in the OLWR Program. In support of the use of this data, the staff geoscientist from the Rideau Valley Conservation Authority (RVCA) was asked to review and report on the available literature that explains the barometric responses, which are known to be recorded in some groundwater level monitoring data-sets. This presentation will: provide an overview of the information summarized in the literature review; present several examples of barometric pressure responses and earth tide effects in PGMN time-series data; explain the necessary next-steps in the initiative; and summarize the relevance for all groundwater level monitoring projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».