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Enregistrement W3145328124 · doi:10.1029/2020jb020998

Analysis of Crystalline Rock Permeability Versus Depth in a Canadian Precambrian Rock Setting

2021· article· en· W3145328124 sur OpenAlexafffundabout
A. P. Snowdon, Stefano D. Normani, J. F. Sykes

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNuclear Waste Management Organization
Mots-clésPrecambrianGeologyLithologyPlutonPermeability (electromagnetism)GeochemistryShieldPetrologySeismologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the last 50 years, there has been an increased interest in characterizing Precambrian crystalline rock, such as the Canadian Shield, to investigate the feasibility of deep geologic repositories for isolating used nuclear fuel from the biosphere. Extensive work has been conducted in Canada with a large amount of that work undertaken by Atomic Energy of Canada Limited. Few peer‐reviewed journal articles were published based on these data, so a large amount of the data, specifically on fracture zones, are unavailable for modelers and analysts. By collecting and analyzing over one‐hundred technical reports, journal articles, and conference proceedings, written between 1975 and 1996, it was possible to characterize plutonic Precambrian crystalline rock and separate the data into (1) equivalent porous media (EPM) for rock mass and (2) fracture zones (FZs). A third category, aggregate media (AM), was used herein to represent the entire data set (EPM + FZs). Using the data from these studies, a novel logistic function was fit to represent the mean permeability, with respect to depth, of crystalline rock for EPMs and FZs in plutons. Understanding rock permeability is critical for the long‐term isolation of used nuclear fuel so that accurate predictions of fluid flow and mass transport can be evaluated in the area of the proposed storage location.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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