Sediment input to foredunes: description and frequency of transport events at Greenwich Dunes, PEI, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Aeolian sediment transport from the beach to the foredune system can be predicted for periods of months or years from hourly wind data collected at standard meteorological stations. However, there is no corresponding data set of transport-limiting factors such as beach surface moisture, snow and ice, pebble lag and restricted fetch length. The remote sensing station described here has been specifically designed to acquire information on the dynamics of the beach and foredune system at high spatial and temporal resolution during long periods of time. The system consists of three digital SLR cameras covering different areas of interest of the beach and foredune controlled by a timer that takes pictures every hour. Coupled with measurements from a 2D Windsonic anemometer, saltation probes and Erosion/Deposition pins, the station provides extensive time series on those factors affecting aeolian transport. This information is managed by a geodatabase which can be used to query and identify the nature and frequency of events that deliver sand from the beach to the dunes. The first step is to obtain an estimate of when and how do transport events take place. For this purpose, a filtering technique has been designed to isolate periods of aeolian activity at the beach and reduce the volume of data to process. This paper presents preliminary results of behavior of the aeolian system at Greenwich Dunes, Prince Edward Island, Canada through a complete year of measurements, and introduces key aspects for future modeling and analysis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».