Using Ground Penetrating Radar to Study Kingston's Community Gardens Over Time
Notice bibliographique
Résumé
Ground Penetrating Radar (GPR) is an underground imaging method that sends electromagnetic waves into the ground and creates an image of the subsurface that can be analyzed in a completely non-invasive way. Radar waves are the same as the radiation used in a microwave oven, and the GPR measures the travel time from transmission to return and the amplitude of the waves. The resulting radargram shows how much of the signal is absorbed and reflected in the ground, which is due to the target having different electromagnetic properties than the soil. One of the materials that absorbs the most is water, making GPR one of the most effective methods for imaging groundwater. The city of Kingston is home to many community gardening projects that could benefit from knowing more about the groundwater fluctuations. The three sites selected for this project include the Lakeside Community Garden, the Highway 15 Indigenous Food Sovereignty Garden, and the Rodden Park community garden project. We met and discussed each of the three projects with community project representatives. Across all three communities, the primary goal was consistent: wanting to know how the water moves underground so that they can benefit their planting projects. This led to the primary question of this research study: can GPR work as an effective method to meet the needs of these communities and show differences in the subsurface over the four-month summer period? Six geophysical surveys were conducted including time-lapse GPR, passive seismic, and soil moisture measurements. Data was processed and interpreted for sub-surface features and maps were created as deliverables for the communities. We anticipate that this 4-month project will continue into the future as we just created the baseline for temporal changes of groundwater in Kingston’s community gardens.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».