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Enregistrement W1571972812 · doi:10.1029/2006wr005069

Estimating shear stress from moving boat acoustic Doppler velocity measurements in a large gravel bed river

2007· article· en· W1571972812 sur OpenAlexaffabout
Louise C. Sime, Rob Ferguson, Michael Church

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyShear stressTransectShear velocityGeodesyAcoustic Doppler current profilerGeotechnical engineeringBed loadLogarithmRepeatabilityBedformShear (geology)Hydrology (agriculture)GeomorphologyTurbulenceMeteorologyMechanicsMathematicsStatisticsCurrent (fluid)Sediment transportSedimentGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moving boat acoustic Doppler current profiling (ADCP) is increasingly used to measure discharge in large rivers. We investigate whether useful information about bed shear stress can be recovered from such data. Alternative ways to estimate local bed shear stress using the logarithmic law of the wall and spatial averaging are tested using ADCP transects across lower Fraser River, Canada. Repeatability is assessed by comparing estimates from outward and return boat tracks. The most precise method uses the vertically averaged mean velocity and a zero‐velocity height based on bed grain size information. The accuracy of the assumed zero‐velocity height can be judged by consistency between estimates using mean velocity and near‐bed velocity. Shear stress estimates from unconstrained log‐law fits are less repeatable and tend to overpredict, and mean shear stress estimates using the depth‐slope product are unreliable in this river because of nonuniform flow.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations92
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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