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Enregistrement W7140079772 · doi:10.5683/sp3/sbc6ha

Northern database

2025· dataset· W7140079772 sur OpenAlexaffabout
Fiona Chapman

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal gradientContext (archaeology)Information systemParametrization (atmospheric modeling)ShieldDistributed databaseKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal, hydraulic and mechanical properties of rocks play a key role in geothermal-related research. Information about these properties is essential for the characterization of the subsurface and the parametrization of numerical models. Assessing the geothermal potential of a target site relies on the accurate knowledge of these reservoir properties. Furthermore, knowledge of the thermal, hydraulic and mechanical properties of reservoir rocks is crucial in the assessment of the technical feasibility of geothermal technologies and are the basis for an economic reservoir assessment. As geothermal exploration grows in Canada, more subsurface information is becoming available that can help the development of future projects in areas with similar geological context but lacking data. In this context, a database was developed in Borealis Dataverse containing information about thermal and mechanical properties of core samples from different physiographic regions of Canada (i.e., Canadian Shield and Western Cordillera). The database also contains information about mineralogy and geochemistry of the rock samples. In this presentation and accompanying paper, we introduce the database, provide a description of the laboratory analyses performed, and present an overview of the data released for future research. The applicability of the data (e.g., heat flow assessments, parametrization of numerical models) and the advantages and limitations of this database for the end user will also be discussed. An important objective will be to keep this database updated as new information becomes available.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0960,093

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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