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Enregistrement W2984164604 · doi:10.1080/22020586.2019.12073070

A series of confusing measurements in the search for water

2019· article· en· W2984164604 sur OpenAlexaff
Chris Wijns

Notice bibliographique

RevueASEG Extended Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensFirst Quantum Minerals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyBoreholeBedrockWater tableElectrical resistivity and conductivityBasementDrillingStructural basinWell loggingMining engineeringGroundwaterGeomorphologyGeophysicsPaleontologyGeotechnical engineeringArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SummaryA mine development in the high Andes of north-western Argentina requires a supply of fresh water for various uses, the largest being mineral processing. Complementary survey techniques in a gravel basin have provided vastly different and sometimes contradictory results. Mapping of the basin geometry proceeded via downhole resistivity logging, moving loop ground EM, and galvanic resistivity. The expected layering of low resistivity gravel fill over high resistivity basement rock, which was demonstrated by prior downhole logging, was turned on its head by surface electrical and EM surveys. Furthermore, subsequent borehole resistivity logs, which do not reach bedrock, support the increase of conductivity with depth, while water sampling indicates this is not due to greater salinity. Surface nuclear magnetic resonance was trialled for the direct detection of the upper part of the water table. The majority of these data were contaminated by mysterious noise sources in an area hundreds of kilometres from the nearest atmospheric activity, and fifty kilometres from the closest settlement. False negative readings appear to be common. The most recent drilling, demonstrating much deeper gravel than previously drilled or imagined, may explain an inability to image the bottom, but the reason for the deep conductivity remains a mystery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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