Assessing rock aquifer vulnerability using downward advective times from a 3D model of surficial geology: A case study from the St. Lawrence Lowlands, Canada
Bibliographic record
Abstract
Se verifica en St. Lawrence Lowlands en SW Quebec un método de evaluación de vulnerabilidad acuífera, el cual relaciona directamente Ia vulnerabilidad con el tiempo advectivo descendiente (DAT) a partir de un modelo geológico 3D. El objetivo fue evaluar Ia vulnerabilidad del acuífero regional, el cual es sobreyacido por unidades Cuaternarias discontinuas y no consolidadas. Parámetros hidrogeológicos como Ia recarga y la porosidad de cada unidad sobreyaciente fueron integrados a una malla estratigráfica gOcad. Esta malla fue generada a partir de un modelo geológico hecho con superficies entrelazadas representando las fronteras de las unidades Cuaternarias y Ia topografía del basamento. Se hicieron cálculos usando 1m enfoque determinístico y valores de DAT fueron obtenidos para el 74% del área en estudio. Los resultados son agrupados en 6 clases DAT, los cuales son interpretados en términos de un índice de vulnerabilidad relativa. La distribución espacial de este índice concuerda con el escenario hidrogeológico y los datos hidrogeoquímicos disponibles. Los resultados indican que 40% del área evaluada cae en clases de moderadamente alta a muy alta vulnerabilidad. Una comparación entre este mapa y no DRASTIC de Ia misma área revelan algunas discrepancias significantes, particularmente en áreas de profundidad somera a! basamento, las cuales son caracterizadas por rápidos DAT a través de Ia delgada zona vadosa. En estas áreas DRASTIC produce vulnerabilidades bajas mientras esta evaluación da valores altos de vulnerabilidad. Esta valoración provee bases legítimas para una planificación regional y !a toma de decisiones.doi: sin doi
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".