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Enregistrement W7097408956

In cooperation with the University of Waterloo, Canada Application of Advanced Geophysical Logging Methods in the Characterization of a Fractured-Sedimentary

2002· article· en· W7097408956 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoreholeBedrockBeddingWell loggingLoggingBed
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An integrated suite of advanced geophysical logging methods was used to characterize the geology and hydrology of three boreholes completed in fractured-sedimentary bedrock in Ventura County, California. The geophysical methods included caliper, gamma, electromagnetic induction, borehole deviation, optical and acoustic televiewer, borehole radar, fluid resistivity, temperature, and electromagnetic flowmeter. The geophysical logging 1) provided insights useful for the overall geohydrologic characterization of the bedrock and 2) enhanced the value of information collected by other methods from the boreholes including core-sample analysis, multiple-level monitoring, and packer testing. The logged boreholes, which have open intervals of 100 to 200 feet, penetrate a sequence of interbedded sandstone and mudstone with bedding striking 220 to 250 degrees and dipping 15 to 40 degrees to the northwest. Fractures intersected by the boreholes include fractures parallel to bedding and fractures with variable strike that dip moderately to steeply. Two to three flow zones were detected in each borehole. The flow zones consist of bedding-parallel or steeply dipping fractures or a combination of bedding-parallel fractures and moderately to steeply dipping fractures. About 75 to more than 90 percent of the measured flow under pumped conditions was produced by only one of the flow zones in each borehole.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1240,022

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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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