A three-dimensional surficial geology model of southern Ontario
Bibliographic record
Abstract
<ns2:p xml:lang="fr">Afin d'améliorer les connaissances géoscientifiques sur les eaux souterraines dans le sud de l'Ontario, un modèle régional tridimensionnel de la géologie des formations superficielles du sud de l'Ontario a été élaboré dans le cadre d'une collaboration entre la Commission Géologique de l'Ontario et la Commission Géologique du Canada. Couvrant une superficie d'environ 66 870 kilomètres carrés, le modèle est une synthèse des modèles géologiques existants, de la cartographie de la géologie de surface et des données de subsurface. Le modèle est une reclassification simplifiée en 9 couches de nombreuses formations sédimentaires superficielles locales cartographiées, dont l'épaisseur dépasse par endroits 200 m et dont le volume total est d'environ 2 455 kilomètres cubes. Le modèle intègre la cartographie de la géologie de surface à l'échelle 1:50 000 avec un modèle numérique d'élévation (MNE) topographique corrigé bathymétriquement de 90 m et 8 modèles 3D locaux existants. Les données archivées sur le sous-sol comprennent 10 237 forages géotechniques et stratigraphiques, 3 312 pics de levés géophysiques, 15 902 sites et sections de cartographie de terrain, 537 puits de surveillance et d'approvisionnement en eau et 282 995 enregistrements de puits d'eau. Correspondant approximativement aux couches aquifères et aquitards régionaux, les couches primaires du modèle sont (de la plus ancienne à la plus jeune) : Le substratum rocheux, l'aquifère de base, les sédiments inférieurs, le till régional, le remplissage de chenaux après le till régional, les sédiments fluvioglaciaires, les boues après le till régional, les sables glaciolacustres et les sédiments récents/organiques. La modélisation a été réalisée à l'aide d'une application de modélisation implicite (LeapFrog®) complétée par une approche de la classification des données basée sur les connaissances d'experts et une procédure de système expert basée sur des règles pour l'interprétation et la validation des données. Un cycle itératif de codage automatisé des données, de construction de modèles intermédiaires et de corrections manuelles des données, d'évaluations d'experts et de révisions a conduit au modèle 3D final. Ce modèle de géologie de surface complète le développement d'une série de modèles géologiques et hydrogéologiques régionaux en 3D pour le sud de l'Ontario.</ns2:p>
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".