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Enregistrement W1611826328 · doi:10.1029/2012gl052905

Predicting vegetation‐stabilized dune field morphology

2012· article· en· W1611826328 sur OpenAlexafffund
Thomas E. Barchyn, Chris H. Hugenholtz

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesMinistry of Economy, Trade and IndustryWestern Canada Research GridCompute CanadaAlberta InnovatesCenovus EnergyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésDeposition (geology)Vegetation (pathology)GeologyAeolian processesSedimentary depositional environmentSand dune stabilizationFlux (metallurgy)Morphology (biology)GeomorphologyErosionTransverse planeHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesPaleontologySedimentMaterials scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The morphology of vegetation‐stabilized dune fields on the North American Great Plains (NAGP) mostly comprises parabolic dunes; stabilized barchan and transverse dunes are rare, with the exception of transverse and barchan mega‐dunes in the Nebraska Sand Hills. We present a hypothesis from a numerical dune field model explaining the vegetation‐stabilized morphology of dunes under unidirectional wind. Simulations with a range of initial dune morphologies (closely‐spaced transverse to disperse barchans) indicate that stabilized morphology is determined by the ratio of slipface deposition rate to deposition tolerance of vegetation. Slipface deposition rate is related to dune height, flux, and celerity. With a fixed depositional tolerance, large, slow‐moving dunes have low slipface deposition rates and ‘freeze’ in place once vegetation is introduced. Relatively small, fast dunes have high slipface deposition rates and evolve into parabolic dunes, often colliding during stabilization. Our hypothesis could explain differences in stabilized morphology across the NAGP and elsewhere.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations30
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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