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Record W6981081962

Développement d'un modèle numérique d'écoulement 3D des eaux souterraines du bassin versant de la Rivière Chaudière, Québec

2018· other· fr· W6981081962 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicBioactive natural compounds
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDrainage basinPopulationStructural basinTerrain
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une étude hydrogéologique conjointe de l'Université Laval et de la Commission Géologique du Canada (CGC) a été réalisée dans le bassin versant de la rivière Chaudière. Le but de cette étude est d’accroître les connaissances sur le système hydrogéologique du bassin versant de la rivière Chaudière qui s’étend de la frontière américaine jusqu’au fleuve Saint-Laurent. La zone étudiée a une superficie de 6675 km2. Il s’agit d’une région densément peuplée (~ 390,000 hab.) à vocation principalement agricole où 65 % de la population utilise l’eau souterraine comme principale source d’eau potable. L’aquifère régional se compose de deux unités principales : le substratum rocheux de la province géologique des Appalaches et certaines unités quaternaires granulaires. Le confinement de l’unité rocheuse est contrôlé par des sédiments glaciaires, marins ou lacustres fins d’épaisseurs et de distribution variables. L’écoulement dans le roc se fait dans sa partie supérieure où la fracturation est la plus importante. La première étape des travaux a d’abord consisté à définir les propriétés hydrauliques des formations géologiques. Les données utilisées proviennent de divers rapports, de données du système d’information hydrogéologique (SIH), du Ministère du Développement Durable, de l’Environnement, de la Faune et des Parcs du Québec (MDDEFP), de rapports de consultants ainsi que d’une campagne de travaux de terrain effectuée à l’été 2007. Parmi ces données, la conductivité hydraulique (K) constitue la principale propriété à définir. Plusieurs valeurs de K ont été extraites directement ou indirectement de rapports existants. Une partie importante des valeurs de la conductivité hydraulique a été estimée à partir de la base de données SIH. Parmi celles-ci, 1333 valeurs ont été évaluées à partir de la capacité spécifique (Bradbury et al, 1985); 89 de ces mesures ont étés qualifiées de données de qualités car elles respectent toutes les conditions de la méthode, à l’exception du temps de pompage souvent trop court (94% des cas). En se basant sur les mesures recueillies, la moyenne géométrique des données de conductivité hydraulique (K) s’élève à 5 x 10-6 m/s avec un écart-type du logarithme de K égal à 0.60. La lithologie ne semble pas avoir une grande influence sur les valeurs de la conductivité hydraulique car toutes les valeurs moyennes de chacune des lithologies se trouvent à l’intérieur d’un même ordre de grandeur. Un modèle numérique a été construit pour l’ensemble de la zone d’étude à l’aide du logiciel de modélisation par éléments finis Watflow (Molson et al., 2002) afin d’interpréter le système d’écoulement de l’eau souterraine au niveau régional. Le modèle tridimensionnel est composé de 28 couches dont 18 représentent les dépôts meubles et 10 le roc. Le maillage 3D comprend 1

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.582
Threshold uncertainty score0.842

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0030.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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