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Enregistrement W7140121484 · doi:10.5683/sp3/xkec4j

Évaluation du potentiel géothermique de la communauté de Baker Lake au Nunavut, Canada

2025· dataset· W7140121484 sur OpenAlexaffabout
Ysaline Bacon

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainage basinWater circulationFloodplain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce dépôt rassemble l’ensemble des données, analyses et résultats produits pour caractériser le potentiel géothermique profond de Baker Lake, au Nunavut. La région, située sur le Bouclier canadien, manque historiquement d’informations sur le sous-sol, ce qui entretient une forte incertitude quant à ses ressources géothermiques. Les données présentées ici visent précisément à réduire ces incertitudes. Le dépôt s’appuie sur deux grands volets d’acquisition et d’analyse : 1. Caractérisation thermophysique du sous-sol Des carottes provenant d’un forage de 500 m ont été analysées afin d’obtenir des mesures locales de conductivité thermique, diffusivité, chaleur volumique et composition géochimique. Ces données permettent d’affiner le flux de chaleur terrestre, d’estimer la profondeur des ressources géothermiques potentiellement exploitables et de quantifier les principales sources d’incertitude. 2. Analyse structurale et modélisation thermo-hydraulique 3D Des observations de terrain (scanlines, stéréonets, paramètres mécaniques et hydrauliques des fractures) ont été intégrées dans un modèle numérique 3D. Celui-ci simule la circulation de fluide, l’extraction d’énergie et l’évolution thermique du réservoir. Cette approche permet d’évaluer le facteur de récupération, le volume de réservoir mobilisable et la sensibilité du système aux variations de perméabilité et de débit. Les résultats montrent que Baker Lake possède un potentiel géothermique plus élevé que ce que suggéraient les estimations régionales antérieures pour le Bouclier canadien. Le dépôt fournit également une méthodologie reproductible pour l’évaluation de ressources géothermiques en contexte de roche cristalline. Bien que ces données réduisent significativement les incertitudes, des travaux d’exploration supplémentaires seront nécessaires pour mieux contraindre la fracturation naturelle et les réseaux de fractures induits, afin d’affiner l’évaluation du potentiel géothermique local.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · 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'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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