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Record W7011367088

Modélisation numérique du comportement hydrogéologique du parc à résidus miniers de la mine Goldex (Abitibi-Témiscamingue, Québec)

2021· other· fr· W7011367088 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAluniteWorld heritageExcavationHistorical heritage
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au site minier Goldex d'Agnico Eagle, un parc à résidus a été construit au début du projet minier en 2007. Le parc à résidus, qui jusqu'à présent a été utilisé comme parc à résidus secondaire, sera à l'avenir utilisé comme parc à résidus principal. La compagnie minière souhaite donc améliorer ses connaissances du contexte hydrogéologique actuel du site afin d'assurer la protection des eaux souterraines lors des futures opérations minières. Des nouveaux travaux sur le terrain comprenant l'implantation de nouveaux piézomètres, des tests de perméabilité in situ, des tests au perméamètre de Guelph, des essais granulométriques et un levé de résistivité électrique ont été effectués. Un modèle 2D a été développé à l'aide du logiciel SEEP/W et a d'abord été calibré en régime permanent pour les données d'été et d'automne. Le modèle 2D a ensuite été recalibré en régime transitoire en utilisant des conditions climatiques réelles. Pendant la calibration, il était difficile de reproduire les niveaux d'eau élevés dans les résidus près des digues. Les analyses de sensibilité ont mis en évidence l'importance des conductivités hydrauliques des résidus et des matériaux naturels ainsi que les propriétés de la courbe de rétention d'eau des résidus. Ces paramètres pourraient être des cibles pour la caractérisation future du site. Un modèle 3D développé à l'aide du code FEFLOW a montré, qu'avec les conditions imposées, la majeure partie de l'eau circulant dans les résidus refait surface au pied de la digue du bassin de sédimentation. Cependant, il est important de considérer que l'eau provenant des résidus et les futurs contaminants potentiels devraient se déplacer plus rapidement via les divers étangs de surface et le drainage de surface que par l'écoulement souterrain. Les zones critiques et sensibles du modèle ont également été identifiées.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.642
Threshold uncertainty score0.000

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0030.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.007
GPT teacher head0.191
Teacher spread0.184 · 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
GenreEmpirical

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
Published2021
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