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Record W7036292878

Caractérisation d'aquifères régionaux en socle rocheux à partir de mines souterraines

2014· other· fr· W7036292878 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2014
Typeother
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicEnvironmental Monitoring and Data Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSocleSinkholeExcavationAquiferWater table
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce projet vise à développer une méthodologie pour caractériser les aquifères régionaux en socle rocheux fracturé et faillé à partir de mines souterraines, en considérant l’accès privilégié qu’offrent les mines et malgré les perturbations qu’elles engendrent. Les mines Beaufor, CANMET et Lac Herbin ont servi à tester les méthodes ; elles sont toutes situées dans le pluton de Bourlamaque, près de la ville de Val-d’Or, en Abitibi, au Québec, Canada. 
\nLes aspects suivants sont considérés : les systèmes de fractures, les propriétés hydrauliques, l’hydrogéochimie et les contraintes géomécaniques. Les industries minières possèdent plusieurs données existantes aidant à caractériser les aquifères rocheux. Des levés structuraux, des mesures de pression d’eau et l’échantillonnage de l’eau pour les analyses chimiques à partir des excavations minières complètent les données contribuant à établir un portrait de ces aquifères.
\nLes levés de fractures montrent que même si les trois mines sont dans un contexte géologique similaire, elles sont différentes du point de vue structural. Plusieurs modèles analytiques de l’écoulement des eaux souterraines peuvent être utilisés à partir de données collectées dans les excavations souterraines pour estimer les propriétés hydrauliques d’un aquifère régional dans le roc fracturé. Ces modèles ont été développés soit pour des mines, pour des tunnels ou pour des puits à drains rayonnants. Les valeurs de conductivité hydraulique obtenues à l’aide de ces modèles pour les trois sites miniers sont présentées par des intervalles de valeurs possibles associés à chaque méthode ; les valeurs les plus probables sont situées entre 1,6 x 10-9 m/s et 4,6 x 10-9 m/s, les valeurs extrêmes sont de 2,0 x 10-10 m/s et 4,4 x 10-8 m/s.
\nLes analyses chimiques de l’eau souterraine montrent deux types d’eau principaux : des eaux bicarbonatées calciques échantillonnées à des profondeurs allant de 0 à 195 m, et des eaux chlorurées sodiques potassiques à une profondeur supérieure à 300 m. La chimie de l’eau varie aussi d’un secteur à l’autre dans une même mine. La concentration en tritium diminue également avec la profondeur, ce qui tend à indiquer que les eaux profondes sont les plus vieilles. Les carbonates passent de sous-saturés près de la surface à saturés en profondeur puisque le pH augmente avec la profondeur, alors que pour les minéraux argileux c’est l’inverse.
\nEn conclusion, malgré les perturbations occasionnées par les mines, ces excavations représentent des endroits propices et comportant plusieurs avantages pour conduire des études de caractérisation d’aquifères en milieu rocheux fracturé et faillé.

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.

Direct model labels (unvalidated)

Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.

Model armCategoriesStudy designConfidence
gptno category
Domain: not available · Genre: Other
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Other designlow
grokno category
Domain: not available · Genre: Empirical
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Observationallow
opusno category
Domain: not available · Genre: Empirical
About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no
Observationallow
models splitAgreement compares identical category sets and study designs across arms.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.555
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.1470.001

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 head0.010
GPT teacher head0.175
Teacher spread0.165 · 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