Characterizing groundwater flow paths in an undeveloped region through synoptic river sampling for environmental tracers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Synoptic sampling of three rivers for a suite of environmental tracers is shown to be an efficient way to gain an understanding of groundwater flow paths for a previously unstudied large area in Alberta, Canada. For regional‐scale characterization, classical hydrogeological techniques are limited by the location and number of groundwater wells. This study demonstrates that rivers can become an easily accessible location to sample the distribution of groundwater flow paths discharging to surface water. Modelling of groundwater discharge to the rivers and groundwater mean age helps generate knowledge of groundwater circulation for a large area, which is useful for conceptual model development and focusing future characterization efforts. Results indicate that the benchland areas in this region, with higher topographic relief, had hydrogeological conditions that favoured deeper groundwater circulation with a modelled mean age greater than 100 years from recharge to discharge. Lower relief areas, which coincide with a transition in bedrock formations in this region, appeared to have much shorter and shallower groundwater circulation. The approach required a field program completed in 5 days and financial budget approximately equivalent to drilling a single borehole and installing a monitoring well. It is concluded that under the right conditions, where few classical observation points exist and knowledge is limited, synoptic sampling of rivers can be used to develop scientifically defensible conceptual models at a comparable scale to regional planning and resource management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».