MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4223898140 · doi:10.1111/gwmr.12521

Graphical Shading Logs: An Improved Approach for Collecting High Resolution Sedimentological Data at Contaminated Sites

2022· article· en· W4223898140 sur OpenAlexfundno aff
Jessica Meyer, Jonathan Munn, Emmanuelle Arnaud, Jonathan Kennel, Beth L. Parker

Notice bibliographique

RevueGroundwater Monitoring & Remediation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityBoeing
Mots-clésHydrogeologySiliciclasticWell loggingGeologyDatabaseData collectionBedrockData qualityComputer scienceData miningRemote sensingFaciesEngineeringPetroleum engineeringGeotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGroundwater Monitoring & RemediationMême sujetGroundwater flow and contamination studiesTravaux en français237 207