Influence du gradient de seuil sur des essais de remontée de pression et d'écoulement dans les puits.
Bibliographic record
Abstract
\n On étudie dans cet article l'influence du gradient de seuil sur des essais de remontée de pression et d'écoulement dans les puits. Les solutions analytiques appropriées à ces essais sont obtenues dans deux cas d'intérêt pratique : le cas du gisement circulaire fermé et celui du gisement alimenté à pression externe constante. On compare les réponses de pression obtenues avec et sans gradient de seuil pour démontrer l'effet de ce gradient sur les essais de remontée de pression et l'écoulement dans le puits. Comme les résultats le montrent, l'effet du gradient de seuil est important dans certains cas et doit être pris en compte dans l'analyse des essais de puits afin de déterminer correctement « in situ » les propriétés du milieu poreux.\n
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".