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Enregistrement W1541982304 · doi:10.1139/l09-179

Uncertainty in 2-D hydraulic modeling: a case study of an experiment in transcritical flowThis article is one of a selection of papers published in this Special Issue on Hydrotechnical Engineering.

2010· article· en· W1541982304 sur OpenAlexvenueno aff
Leszek Lewicki, André Paquier, Kamal El Kadi Abderrezzak, Nicolas Rivière

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic flow and structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSupercritical flowHydraulic jumpFlow (mathematics)MechanicsUncertainty analysisBoundary (topology)Environmental scienceGeotechnical engineeringGeologyMathematicsPhysicsMathematical analysisStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Change in flow regime from subcritical to supercritical flow or opposite can be met during a dam break flow propagation but also during floods in urban areas, particularly near crossroads. Detailed laboratory measurements of flow discharge distribution and flow depths are carried out for transcritical dividing flows in a 90° sharp-edged, rectangular junction formed by horizontal open-channels of equal width. These measurements are used to assess the uncertainty of numerical predictions obtained using a two-dimensional (2-D) depth-averaged model. A sensitivity analysis to four parameters, i.e., space step, friction coefficient, diffusion coefficient, and downstream boundary condition, is carried out. For the water depths in the vicinity of the intersection, uncertainty linked to the calibration of the four aforementioned parameters can be higher than 50% because of the difficulty in representing the location and amplitude of the hydraulic jumps while, for the flow ratio between the downstream branches, uncertainty is limited to 10%.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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