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# Données d'échantillon

Données d'échantillon - enregistrement des Échantillons physiques prélevés sur des Objets avec des intervalles de Profondeur et des Détails d’identification.

**Données d'échantillon** enregistre les Échantillons physiques prélevés sur un Puits (Trou de forage ou Emplacement), y compris l’Intervalle de profondeur, l’identifiant, le type et l’association de chaque Echantillon avec les Tes de Laboratoire en aval.

Les Données d'échantillon sont saisies via la **Gestion des données** Méthode, sur l' **Données d'échantillon** onglet. Chaque Echantillon est associé à un Intervalle de profondeur et peut être lié aux Résultats des Tes de Laboratoire via des Stations de mesure (p. ex. AGS `(AGS) Échantillons [AGS]`).

Pour le flux de travail complet des opérations du puits - création, édition, validation, importation, exportation et génération de rapports sur les données du puits - voir [**Référence des Opérations du Puits**](/geodin-desktop/fr/types-dobjets/object-operations-reference.md).


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

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```
GET https://docs.geodin.com/geodin-desktop/fr/espace-de-travail-and-gestion-des-donnees/creating-objects/sample-data.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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