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Enregistrement W3114585707

Hot Water Springs (Thermal Springs) in Nepal: A Review on their Location, Origin, and Importance

2020· review· en· W3114585707 sur OpenAlexaff
Santa Man, Tara Nidhi Bhattarai, Durga Khatiwada

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeotourism and Geoheritage Conservation
Établissements canadiensMagna International (Canada)Quest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHot springRecreationTourismEarth scienceHydrotherapyHydroelectricityRenewable energyGeologyGeographyEnvironmental planningEngineeringPolitical scienceArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hot spring is a natural source of hot water that gets heated by the geothermal gradient beneath the earth and ultimately rises up to the earth’s surface through the fissures or fractures of the rocks. In Nepal, hot springs are mostly originated in the area of geologically active tectonic belts (major faults): the Main Central Thrust (MCT), the Ramgarh Thrust (RT) and the Main Boundary Thrust (MBT). Spa and wellness tourism (leisure and recreation) and health and medical tourism (thermalism, balneology, and hydrotherapy) are likely to play an important role to boost the local economy leading to sustainable development of the communities. Mostly domestic and international tourists have been using the hot spring water for the treatment of different diseases/physical problems besides the relaxation, recreation and leisure. It can also be considered as an optional renewable energy for the production of the hydroelectricity in some places. Based on literature reviews, this paper highlights the ongoing researches on the origin and geochemistry of the hot spring and pinpoints the research gap to be conducted. It also discusses how the hot springs could be used effectively in the favour of local communities maintaining physical environment and cultural harmony of the area.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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