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Enregistrement W1688067640 · doi:10.1139/l2012-112

Velocity distributions near the inlet of corrugated steel pipe culverts

2012· article· en· W1688067640 sur OpenAlexaffvenue
Martin Hunt, Shawn P. Clark, Rob Tkach

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensManitoba HydroUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCulvertInletFlow velocityGeologyJet (fluid)Acoustic Doppler velocimetryGeotechnical engineeringFlow (mathematics)MechanicsLaser Doppler velocimetryGeomorphologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the findings of a study examining the velocity field within the inlet region of a corrugated steel pipe (CSP) culvert model with vertical headwall, 45° wingwall, and projecting end inlet treatments. Also examined are the effects of embedding the culvert below the stream bed and backfilling the culvert with granular material. Three-dimensional velocity distributions were measured in an effort to better understand how these inlet treatments may affect fish passage. The study examined velocity structure within a CSP culvert with a diameter of 0.8 m at a flow rate of 0.175 m3/s. Measurements were recorded using acoustic Doppler velocimeters at four locations; 0.25, 0.5, 1, and 2 diameters downstream of the inlet. The velocity field of each inlet configuration was dominated by a central jet of high velocity flow surrounded by a low velocity recirculation zone. Analysis of the percent area less than Uavg for each inlet treatment found that the projecting end configuration contained the largest low velocity zone. The usefulness of the low velocity recirculation zone as a fish passage corridor may however be limited by the presence of significant vertical and spanwise velocities as well as high shear zones.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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