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Enregistrement W7036193312

Auscultation du pergélisol par méthodes géo-électriques : tomographie de polarisation provoquée, diagraphie et tomographie de résistivité électrique en forages

2018· other· fr· W7036193312 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry and Biological Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésButteAerial surveyFire historyProspection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Nunavik, Québec, suite à la déglaciation et aux transgressions marines le long des côtes des Baies d’Hudson et d’Ungava, des sédiments fins gélifs se sont déposés dans ces secteurs côtiers. Lors de l’émersion postglaciaire suivant le relèvement isostatique, ces dépôts marins ont été mis en contact avec l’air froid et un pergélisol riche en glace s’est formé. Les infrastructures des communautés Inuites qui se trouvent aussi le long des côtes du Nunavik peuvent donc être construites sur un pergélisol riche en glace et leurs infrastructures sont peut-être vulnérables à la dégradation du pergélisol. Cette vulnérabilité peut affecter le développement durable de ces communautés au niveau de la performance, des coûts d’entretien et de la pérennité de leurs infrastructures nordiques. Afin de répondre aux besoins en ingénierie nordique d’investigation efficace des environnements pergélisolés pour soit éviter les zones vulnérables à la dégradation du pergélisol ou soit concevoir des méthodes de mitigation de cette dégradation, des objectifs ont été fixés dans le cadre de ce projet de recherche au doctorat: 1) de déterminer un modèle géocryologique conceptuel d’une butte de pergélisol riche en glace en zone de pergélisol discontinu au Nunavik à partir de l’interprétation d’une série de cinq essais de pénétration au cône réalisés dans cette butte, 2) en tenant compte de ce modèle conceptuel et à l’aide de la modélisation directe en géophysique, de développer une approche géophysique originale basée sur différentes méthodes géo-électriques pour l’auscultation du pergélisol, 3) de tester cette approche géophysique sur la butte de pergélisol riche en glace précédente, et 4) de développer des connaissances sur la géocryologie des buttes de pergélisol au Nunavik. Le site d’études est localisé dans une vallée profonde près de la communauté Inuite d’Umiujaq sur la côte est de la Baie d’Hudson. Des environnements pergélisolés caractéristiques du Nunavik dont notamment des buttes de pergélisol riche en glace sont facilement accessibles à partir de cette communauté. La méthodologie de recherche comprend l’utilisation de la modélisation directe à partir d’un modèle géocryologique de la butte de pergélisol étudiée pour concevoir l’investigation géophysique par tomographies de polarisation provoquée et diagraphies de résistivité électrique. Des tomographies bidimensionnelles et tridimensionnelles de polarisation provoquée ainsi que des diagraphies de résistivité électrique ont ensuite été réalisées pour caractériser le pergélisol du site d’étude. L’inversion et l’interprétation de ces levés géo-électriques ont permis de définir des modèles unidimensionnels, bidimensionnels et voire même tridimensionnels de résistivité et de chargeabilité électrique du site d’étude. Le modèle géocryologique initial de la butte de pergélisol étudiée a été amélioré en tenant compte des résultats de l’investigation géo-électrique. Le coeur riche en glace de la butte de pergélisol a été délimité avec précision à l’aide de cette approche d’investigation géo-électrique. En conclusion, l’approche d’investigation géo-électrique développée dans le cadre de ce projet de recherche au doctorat pour l’auscultation bidimensionnelle et tridimensionnelle du pergélisol peut être utilisée pour identifier des zones vulnérables à la dégradation du pergélisol avant la construction d’infrastructures nordiques ou au droit de telles infrastructures déjà construites pour évaluer leur vulnérabilité.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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