Sediment trapping characteristics of a pit trap and the Helley‐Smith sampler in a cobble gravel bed river
Notice bibliographique
Résumé
Although designed for granule gravels, the Helley‐Smith (HS) bed load sampler is often used in streams with much coarser beds. To compare magnitudes and grain size distributions of sediment samples collected by a pit trap and a standard HS sampler, we conducted 22 “sampling events” over a wide range of flows during a snowmelt freshet in a stream with a coarse gravel bed. Each sampling event consisted of three simultaneous measurements: one made with a pit trap installed in the bed, one with a HS sampler placed on the bed directly beside the pit trap (HS‐I), and one with a HS sampler placed on the downstream rim of the pit trap (HS‐P). We summed the catches of the pit trap and HS‐P to estimate “actual” bed load transport. The pit trap and HS‐I catches were then compared to the summed sample. The pit trap yielded a remarkably consistent, positively skewed, sigmoidal distribution of catch efficiency for all 22 measurements, with near 100% efficiency for material larger than 2.8 mm. The HS‐I sampler was more variable in its catch and trapping efficiency, exhibiting low trapping efficiency for midrange material (0.71 to 16 mm) but high efficiency for finer material. The results cast doubt on the accuracy of bed load data sets collected by Helley‐Smith samplers in coarse gravel channels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».