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Enregistrement W4386256186 · doi:10.18280/ijsdp.180808

Study of Geothermal Characteristics Based on the Geochemistry of Makula Hot Springs Wala Area, South Sangalla, Tana Toraja, South Sulawesi, Indonesia

2023· article· en· W4386256186 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Fauzi Arifin, Asri Jaya, Ulva Ria Irfan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal gradientGeologyGeochemistryBlueschistSeismologyEclogiteSubductionTectonicsPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous present-day hot springs in the Sulawesi region are divided into two, generally associated with non-volcanic and tectonics geothermal systems, only a small number are associated with active volcanoes, but most do not yet have data to support their utilization.Here we have conducted research at Makula Hot Springs South Sulawesi, the method used is combined geochemical analysis with an estimation of subsurface temperature by using the geothermometer at three sites at Makula Hot Springs.The percentage values of HCO³ˉ, Clˉ, and SO₄²ˉ ion content in hot water samples were analyzed, indicating that the hot springs area was included in the chloride water type.While the results of the estimation of subsurface temperature by using the geothermometer Na -K from the three sites each show the following temperatures: Site I is 124.69℃,Site II is 122.65℃, and Site III is 114.75℃.All sites result in estimations suggested including the low enthalpy which has a temperature limit of <125℃.Furthermore, using the geothermometer Na -K -Mg is known, and the hot springs in the area are included in the partial equilibrium.Geothermal energy in the study area is used for public swimming baths, the development of a tourist attraction, and potentially for a power plant.However, it is still necessary to investigate the geothermal characteristics to maximize the utilization of the hot springs in this area.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2023
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