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Enregistrement W4399780519 · doi:10.1029/2024gl109173

Quantifying Seepage‐Face Evaporation and Its Effects on Groundwater Flow and Solute Transport in Small‐Slope Tidal Flat

2024· article· en· W4399780519 sur OpenAlexaff
Manhua Luo, Tianwei Wang, Xiaolong Geng, Shengchao Yu, Hailong Li

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesShenzhen Science and Technology Innovation ProgramShenzhen Graduate School, Peking UniversitySouthern University of Science and TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGroundwaterGroundwater flowEvaporationGeologyFlow (mathematics)Hydrology (agriculture)Environmental scienceSoil scienceGeotechnical engineeringAquiferMechanicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large‐scale seepage faces occur on tidal flats with gentle slope, which are widely distributed worldwide. Evaporation on these seepage faces, leading to salt retention and accumulation, may significantly impact the density‐dependent groundwater flow beneath the tidal flats. However, due to nonlinear complexities of the groundwater flow and solute transport on seepage faces, explicit boundary conditions and numerical models to quantify these processes are lacking. In this study, we present both mathematical and numerical models to quantify these processes. Compared to the results of our previous study, this paper shows that seepage‐face evaporation can (a) significantly increase the groundwater salinity in the upper intertidal zone, and form multiple groundwater circulation cells in the intertidal zone, (b) cause the disappearance of multiple seepage‐faces and reduce the spatial extent of seepage faces notably, (c) and intensify the groundwater and salt exchange as well as the seawater‐groundwater circulation through the intertidal zone.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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