ZONEAMENTO DAS CARACTERÍSTICAS HIDRODINÂMICAS (TRANSMISSIVIDADE E CAPACIDADE ESPECÍFICA) DO SISTEMA AQÜÍFERO BAURU NO ESTADO DE SÃO PAULO – BRASIL
Bibliographic record
Abstract
Neste presente trabalho são apresentados os valores de Transmissividade obtidos com a análise dos testes de bombeamento realizados pelo DAEE na década de 70. É analisada, também, a Capacidade Específica, bem como a correlação destes parâmetros hidrodinâmicos com as variações litoestratigráficas do Sistema Aqüífero Bauru no Estado de São Paulo. A partir dos dados dos testes de bombeamento de 83 poços selecionados, procedeu-se o cálculo das Transmissividades, utilizando-se um software específico. De modo geral, os valores de Transmissividade são inferiores a 50 m2/d, com valor de mediana de 16,1 m2/d. Os valores acima de 100 m2/d, concentram-se no extremo oeste do Estado, próximo à região do Pontal do Rio Paranapanema. No restante da área, predominam valores entre 1 a 20 m2/d. A Capacidade Específica foi analisada com 645 poços, mostrando distribuiçãoespacial semelhante à Transmissividade, com maiores valores, acima de 2 m3/h/m, na região do Pontal do Paranapanema.A correlação com as unidades litoestratigráficas definidas por Fernandes (1998) mostra que a região de maior produtividade, no oeste do Estado de São Paulo, corresponde ao Grupo Caiuá. O Grupo Bauru, predominante no Estado, apresenta menores valores de Transmissividade e Capacidade Específica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".