Selected borehole geophysical logs from three contaminant sites in California, Wisconsin, and New Jersey
Notice bibliographique
Résumé
Borehole geophysical logs were collected to characterize bedrock aquifers at three contamination sites located in California, Wisconsin, and New Jersey. The data were collected by the U.S. Geological Survey (USGS) and the University of Guelph from 2014 to 2015 as part of the U.S. Department of Defense Strategic Environmental Research and Development Program (SERDP) and Environmental Security Technology Certification Program (ESTCP) initiatives to apply geophysical methods at fractured-rock sites contaminated with chlorinated solvents. Logs were collected in open boreholes completed in fractured rock. Each borehole was logged with natural gamma, electromagnetic induction, normal resistivity, single-point resistance, spontaneous potential, induced polarization, magnetic susceptibility, acoustic imaging, and nuclear magnetic resonance methods. In addition, total volatile organic compound (TVOC) samples were extracted from solid core and collected at discrete locations that averaged every 0.5 to 1.0 foot along depth of the borehole. The borehole geophysical data are summarized for each of the sites. These data were used in a machine learning exercise that explored the relations between borehole log measurements and contaminant distribution.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».