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Enregistrement W4293183041 · doi:10.18268/bsgm2022v74n1a130921

Vulnerabilidad intrínseca a la contaminación del acuífero kárstico en Yucatán, considerando las anomalías gravimétricas de Bouguer

2022· article· es· W4293183041 sur OpenAlexaff
Eduardo Batllori-Sampedro, Sophia Canto

Notice bibliographique

RevueBoletín de la Sociedad Geológica Mexicana · 2022
Typearticle
Languees
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Tectonic Studies in Latin America
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeographyCartographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El análisis de las Anomalías Gravimétricas de Bouguer, basado en la densidad diferenciada de la roca, describe de mejor manera el sistema multianillos vinculado al Cráter de Chicxulub, sometido a diferentes tipos de clima y oscilaciones importantes de temperatura, favoreciendo el intemperismo. Para elaborar el mapa de vulnerabilidad intrínseca, se utilizó la metodología DRASTIC y variables derivadas del método EPIK. Los resultados obtenidos muestran que la vulnerabilidad baja corresponde a la porción sur del estado de Yucatán, con un 14 % de la superficie total estatal. La vulnerabilidad media se presenta en el eje sureste-noroeste con una superficie del 28 %. La vulnerabilidad alta se distribuye ampliamente en la región oriental, en la mayor zona de infiltración puntual en el Estado, con 28 % de la superficie estatal. La vulnerabilidad muy alta se asocia al sistema multianillos derivado del Cráter de Chicxulub debido a las diferencias de densidades de la roca y a la conductividad hidráulica. Esta zona radial se extiende en el 24 % del territorio estatal. Por último, la vulnerabilidad extrema, se presenta en forma de parches en el oriente del Estado, vinculado con la mayor permeabilidad del territorio, derivado de una importante presencia de cenotes, densidad de dolinas, fracturas, fallas, y un tipo de clima donde ocurre la mayor precipitación (1,000 – 1,200 mm/año), generando procesos kársticos muy dinámicos. Se extiende en el 6 % del territorio estatal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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