Notice bibliographique
Résumé
Groundwater is the safest and most reliable source of available freshwater. Although traditionally groundwater has been assumed to be free from contamination, numerous discoveries, in recent years of toxic chemicals in well water have proven this assumption to be false. Groundwater contamination from chemical dump sites tends to attract the greatest public attention, but contamination from other sources such as septic systems, pesticides, and underground storage tanks also can be significant. Intensive agriculture in areas of high soil permeability and high water tables also causes groundwater contamination from the percolation of chemicals and nutrients through the soil profile. Protecting groundwater resources from pollution is therefore essential for its proper management and preventing probable hazards. Groundwater vulnerablility assessment is an issue of spatial distribution and therefore typically carried out using geographic information systems (GIS). Even when using a simple qualitative method, the complex processing of spatial information is completed faster using GIS Models are tools to simulate the behavior of physical systems. They can predict the future evolution of the systems, they can be used as interpretative tools in order to study system dynamics and they can give hints for data collection and design of experiments. Models are sometimes used to examine the evolution of generic natural systems, without a specific application to a definite site or population. ArcGis 9 provides new tolls to build protection model to study grounwater contamination isues of various watersheds that performs multiple geoprocessing operations. The study articulates the most vulnerable locations of Niagara for groundwater contamination, what geospatial data are needed to support these resource assessment activities, and how GIS tools are required to facilitate the generation of a best optimized model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».