Graphical Shading Logs: An Improved Approach for Collecting High Resolution Sedimentological Data at Contaminated Sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predicting contaminant transport in groundwater requires an accurate representation of the subsurface geology controlling the spatial distribution of hydrogeologic parameters. Developing accurate geological models for sedimentary systems relies on quality sedimentological data collected from cores. Standard logging forms used to collect data from cores create a persistent data gap in hydrogeology because they hinder efficient collection of high‐quality sedimentological data. These logging forms require time‐consuming text descriptions of sedimentological characteristics and often result in inconsistent, poorly resolved data insufficient to support realistic geological models. We describe a graphical approach to core logging, the graphical shading log, that facilitates rapid, accurate capture of sedimentological data and a complementary database to store the raw data and interpretations. The visual format of the graphical shading log provides a roadmap of the parameters to log and their possible values, helping to ensure accurate and consistent data collection by loggers with a range of experience. Examples from sites with contaminated groundwater in glaciogenic sediments and siliciclastic and carbonate bedrock show how data from the graphical shading logs improved geological interpretations, supported the design of high‐resolution multilevel systems needed to collect minimally blended hydrogeologic data, and helped to more accurately delineate hydrogeologic units. The format of the graphical shading log and complementary database are designed to be customizable and transferable between hydrogeologic settings providing a new tool to advance geological data collection and management. Improved sedimentological data and insight are critical inputs for process‐based conceptual site models needed to effectively manage contaminant plumes in the subsurface.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».