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Enregistrement W1594732581 · doi:10.1029/2000wr000140

Hydraulic conditions in experimental rill confluences and scour in erodible soils

2002· article· en· W1594732581 sur OpenAlexaff
Rorke B. Bryan, Nikolaus J. Kuhn

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfluenceRillGeologyGeotechnical engineeringGeometryGeomorphologyTurbulenceFlow (mathematics)Hydraulic jumpErosionHydrology (agriculture)MechanicsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Few studies have examined processes active within rill networks or the effect of confluence geometry on rill sediment flux, and it is not clear if observations from river confluences also apply at rill scale. Laboratory experiments were carried out in artificial rectangular rill channels with fixed and erodible beds to identify the effects of confluence geometry on hydraulic conditions and scour patterns. Symmetrical and asymmetrical confluences with angles from 19° to 90° were used. Hydraulic changes in the confluence zone in fixed bed experiments included decreased flow velocity, increased shear velocity, transition from supercritical to subcritical, and from transitional to turbulent flow. Bed scour in the confluence zone resulted, generally increasing with confluence angle, but a more important influence was junction symmetry or asymmetry. Symmetrical confluences produced a symmetrical scour pattern mirroring the original channels, but in asymmetrical confluences scour was more complex, evolving to a symmetrical pattern with confluence angles higher than the original system. Results are consistent with channel evolution to an optimally branched system controlled by minimum power criteria, but validation requires testing with more precise velocity measurement.

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)0,001
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,266 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations29
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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