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Enregistrement W1604990706 · doi:10.1061/(asce)hy.1943-7900.0001043

Shear Stress and Hydrodynamic Recovery over Bedforms of Different Lengths in a Straight Channel

2015· article· en· W1604990706 sur OpenAlexaff
Bruce MacVicar, Lana Obach

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-Champaign
Mots-clésBedformFlumeTurbulenceShear stressGeologyAcoustic Doppler velocimetryOpen-channel flowRiffleEntrainment (biomusicology)Flow (mathematics)Geotechnical engineeringHydraulic roughnessMechanicsFlow conditionsShear (geology)Channel (broadcasting)SedimentSediment transportGeomorphologyLaser Doppler velocimetryMaterials scienceEngineeringSurface finishSTREAMSPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pools and riffles are common morphological features in rivers that are frequently used but poorly specified analogs in restoration design. Here, straight two-dimensional (2D) bedforms are conceptualized as perturbations and flow recovery is measured in a laboratory flume with an array of ultrasonic Doppler velocity profilers (UDVPs). The objectives are to (1) assess the variation of skin friction, turbulent stresses, and total stress; (2) assess the role of topographical feedback on flow recovery; and (3) compare flow recovery in isolated and bedforms in series. The results show that the total shear stress and near-bed turbulence greatly exceed the skin friction in decelerating flow and the pool and that hydrodynamic recovery tends to occur at length scales similar to geophysical scales despite potential negative feedback from the bed. Repeating short bedforms can push the flow to a more turbulent and laterally concentrated equilibrium condition. Implications for sediment entrainment thresholds, existing models of riffle-pool hydrodynamics, and the stability of constructed riffle pools are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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