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Enregistrement W7055915791

Détection de collerettes de bentonite par diagraphie de rayonnement gamma naturel dans les puits d'eau souterraine du Québec

2020· other· fr· W7055915791 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationStatistical analysisWestern europeCambisol
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le MELCC souhaite se munir d'un protocole de détection de collerettes de bentonite dans les puits d'eau souterraine afin d'identifier les puits où ce matériau scellant a été omis lors de l'installation. Pour ce faire, l'utilisation d'une sonde spectrale à rayons gamma est envisagée puisqu'elle a la capacité de mesurer la radiation gamma issue de la bentonite, et peut être employée dans un tubage d'acier, au-dessus et en-dessous de la nappe phréatique.Une sonde QL40-SGR de Mount Sopris Instruments a été utilisée pour investiguer 18 puits d'eau souterraine du Québec dont la moitié est aménagée avec une collerette de bentonite. Le traitement de données du spectre de rayonnement gamma a permis de déterminer les concentrations en K et Th en fonction de la profondeur de chacun de ces puits.Il a été démontré que différentes populations argileuses peuvent être idenfitiées sur les isocontours de l'estimation de la densité de probabilité des concentrations en Th et K d'un puits. Ces populations sont issues des formations géologiques argileuses présentes au tour du puits, et peuvent révéler la présence d'une collerette de bentonite par une population supplémentaire à celles attendues. De plus, l'utilisation d'un algorithme de partitionnement des données en k-moyennes permet d'étudier la relation entre l'appartenance d'un point de mesure à une population argileuse et sa profondeur dans le puits. Un diagnostic concernant la présence ou l'absence d'une collerette de bentonite peut ainsi être posé dans deux cas sur trois, et ce diagnostic est réussi dans plus de 92 % des cas. L'utilisation d'un algorithme dont le partitionnement est basé sur la densité des points de mesure tel que Ordering Points to Identify Clustering Structure(OPTICS) pourrait permettre une amélioration du nombre de diagnostics posés.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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