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Record W7019149661

Évaluation de la performance des drains et des matériaux filtrants à ralentir le colmatage et l'ensablement en sol sableux et ferreux

2016· other· fr· W7019149661 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicSoil and Unsaturated Flow
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLimitingExpansiveOcclusive arterial disease
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, les drains installés dans les sols sableux-limoneux sont sensibles au colmatage par ensablement et/ou par ocre de fer. Dans le passé, les drains avec des pertuis inférieurs à 2 mm étaient utilisés au Québec avec un filtre tissé de 110 microns ou un filtre tricoté de 450 microns. Récemment, des drains avec des pertuis supérieurs à 2 mm ainsi qu’un filtre de 250 microns ont été introduits sur le marché mais n’ont jamais été testés. Le projet avait pour objectif de déterminer les vitesses auxquelles se feront l’ensablement et le colmatage ferrique pour différentes combinaisons de drains (pertuis de 1,8 mm et de 3 mm) et de filtres (110 μm, 250 μm et 450 μm) dans un sol sableux à Bécancour. Un dispositif expérimental en blocs complets (3) aléatoires a été utilisé. Les débits ont été mesurés à la sortie des drains de chaque parcelle et les hauteurs des nappes ont été mesurées avec un bulleur dans des puits d’observation. Le suivi du pH, du potentiel d’oxydoréduction et du contenu en Fe2+ a été réalisé dans l’eau de la nappe et celle des drains. Les drains excavés 13 mois après leur installation ne montrent que des traces de sédiments et de colmatage ferrique. Les niveaux de Fe2+ sont significativement plus faibles dans l’eau à la sortie des drains que dans l’eau de la nappe. Le processus de colmatage ferrique ne semble que commencer et son impact n’est pas mesurable au niveau des débits unitaires à la sortie des drains.

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)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.020

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.248 · 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 designBench or experimental
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
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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