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Enregistrement W3094492627 · doi:10.1029/2020gl090134

Using Thermal Springs to Quantify Deep Groundwater Flow and Its Thermal Footprint in the Alps and a Comparison With North American Orogens

2020· article· en· W3094492627 sur OpenAlexaff
Elco Luijendijk, Theis Winter, Saskia Köhler, Grant Ferguson, Christoph von Hagke, Jacek Scibek

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueKarst Systems and Hydrogeology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGroundwaterGeologyGroundwater flowHydrology (agriculture)Spring (device)ThermalFlow (mathematics)Environmental scienceAquiferGeotechnical engineeringMeteorologyMechanicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The extent of deep groundwater flow in mountain belts and its thermal effects are uncertain. Here, we use a new database of discharge, temperature, and composition of thermal springs in the Alps to estimate the extent of deep groundwater flow and its contribution to the groundwater and heat budget. The results indicate that thermal springs are fed exclusively by meteoric water and make up 0.1% of the total groundwater budget. Spring water circulates on average to a depth of at least 2 km. The net heat extracted from the subsurface equals 1% of the background heat flow, which equals an average thermal footprint of 7 km2. Cooling by downward flow and heating by upward flow are three and two times higher than the net heat flow, respectively. Comparison with North American orogens shows that hydrothermal activity is higher in areas with high relief or areas under extension.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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