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Enregistrement W4410706959 · doi:10.1016/j.scitotenv.2025.179709

Measurement of groundwater and contaminant fluxes using a combined system of fractured rock passive flux meter and multiport sampler

2025· article· en· W4410706959 sur OpenAlexaff
Qasim Khan, Mohamed M. Mohamed, Harald Klammler, Kirk Hatfield, Steve Chapman, Beth L. Parker, John A. Cherry

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Water Center, United Arab Emirates UniversityUnited Arab Emirates University
Mots-clésMetreGroundwaterFlux (metallurgy)Environmental scienceGeologyRemote sensingHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundwater and contaminant movement in fractured rock aquifers is highly variable and its dependence on fracture aperture, orientation and network interconnectivity is not well understood. This poses a challenge on the measurement of groundwater and contaminant fluxes, especially using open-hole techniques, which significantly alter natural flow conditions by connecting different fractures along an open borehole or a well. The Fractured Rock Passive Flux Meter (FRPFM) is a closed-hole device for measuring water and contaminant fluxes at individual fractures. Here we present an improved FRPFM that is combined with the G 360 MultiPort System (G 360 MPS), and perform laboratory tests to measure water and contaminant fluxes at inclined and perpendicular fractures of different apertures. Results showed that water and contaminant fluxes were measured with relative errors of ±25 % and ± 14 %, respectively. The results also showed that the selection of appropriate Activated Carbon Felt can improve the accuracy of water flux measurements, and the fraction of tracer remaining on the felt in each experiment exhibited the expected breakthrough curve behaviour. Water flux was measured correctly up to 50 % of tracer loss, but beyond this point, the measurements became less accurate as tracer displacement rate declined.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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