Numerical modeling of gravel bed river response to meander straightening: The coupling between the evolution of bed pavement and long profile
Notice bibliographique
Résumé
Artificial meander straightening (rectification) was conducted in the early 1960s along the Sainte‐Marguerite River, Canada, in order to facilitate highway construction along the valley. Previous studies [ Talbot and Lapointe, 2002 ] confirm that vertical reprofiling, coupled with pavement coarsening in the degrading reach, were the main responses counteracting the disequilibrium in gravel transport rates triggered at rectification of this system. Numerical simulations, using SEDROUT2.0, a one‐dimensional hydraulic and sediment transport model, and validated against the observed channel response, show the important role played by an advancing wave of pavement coarsening down the rectified reach in modulating the bed degradation response. Simulations extending into the future reveal an asymptotically slowing approach to equilibrium in the middle of the 21st century, with a response half‐time of the order of 10 years. In near‐threshold gravel bed systems like the Sainte‐Marguerite River, pavement coarsening after rectification buffers the system against extreme degradation. Most significantly for watershed management, this also appears to severely limit the extent of propagation of degradation upstream of the rectification.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».