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Enregistrement W3045540882 · doi:10.1186/s40517-020-00176-7

Classification of geothermal systems in Madagascar

2020· article· en· W3045540882 sur OpenAlexafffund
M. Rajaobelison, Jasmin Raymond, Michel Malo, Chrystel Dezayes

Notice bibliographique

RevueGeothermal Energy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Bureau for International Education
Mots-clésGeothermal gradientGeologyGeothermal energyContext (archaeology)GrabenGeothermal explorationTectonicsStructural basinEarth scienceSedimentary basinPetroleum engineeringPetrologyGeophysicsGeomorphologySeismologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Classification schemes for geothermal energy sources have recently been improved to include the concept of geothermal play. Our comprehensive review for the island of Madagascar aims to enhance the understanding of the factors controlling the country’s geothermal energy sources. The result is the first catalogue of geothermal systems in Madagascar. The geothermal systems of six prospective areas were categorized into three classes using the geological and tectonic context combined with the temperature of the potential geothermal reservoir. The three classes are (1) graben border-fault liquid-dominated moderate-temperature (Ambilobe and Miandrivazo areas), (2) fossil magmatic liquid-dominated moderate-temperature (Ambanja, Itasy and Antsirabe areas), and (3) sedimentary liquid-dominated low-temperature (Morondava Basin). The hydrothermal resources of Madagascar are commonly associated with extensional domains referred to as geothermal plays. A conceptual model was developed for each prospective area to better understand the factors controlling the heat source, formation permeability and fluid migration. Our results can be used to guide exploration strategies and have implications for assessing and quantifying Madagascar’s geothermal potential.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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