A simplified geographical information systems (GIS)-based \nmethodology for modeling the topography of bedrock: illustration using the Canadian Shield
Notice bibliographique
Résumé
Many geology, mining, and geotechnical applications require or depend upon some form of modeling of bedrock topography. Optimizing the manner with which bedrock topography is modeled poses a significant challenge because of the unpredictable or erratic presentation of the surface shape of bedrock. Unlike surface topography, bedrock topography is more difficult to determine because direct observation points are often not readily or directly accessible, unless the bedrock outcrops at the surface and is exposed, a relatively rare occurrence. When bedrock is covered by granular deposits, the only methods that allow practitioners to objectively establish the location of the top of the bedrock are to drill boreholes or conduct geophysical surveys. This makes the determination of bedrock topography not only difficult but also expensive. This study proposes a new approach for optimizing the modeling of complex bedrock topography, whose originality is based on the addition of “virtual” data points derived from cross-sections located between known boreholes. The proposed methodology is thus composed of four steps: gathering the maximum amount of relevant surface and subsurface data (from observation points), selecting the most appropriate technique for interpolating the observed bedrock elevations that will be entered into the dataset to be modeled, enriching the quantity of modeling data by adding “virtual” data elements based on geological interpretations of cross-sections (inserted into the model alongside the original objective data), and finally the modeling itself. The proposed approach is illustrated using data from a study area located in the Canadian Shield. Thousands of borehole records and surficial geological data as well as geological cross-section records were integrated to construct a three-dimensional bedrock topography model. The new proposed methodology can be applied to other regions worldwide.
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 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 | 0,001 | 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 ».