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Enregistrement W1973601287 · doi:10.1139/l03-008

Erosion of undisturbed clay samples from the banks of the St. Lawrence River

2003· article· en· W1973601287 sur OpenAlexaffvenueabout
Susan Gaskin, J Pieterse, Azlina Shafie, Serge Lepage

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityGDG Environnement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErosionWeatheringGeologyHydrology (agriculture)BankCoastal erosionGeotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In some regions the clay banks of the St. Lawrence River along the Montréal to Lac St. Pierre reach have recession rates of up to 1–3 m/year. The banks are formed of structured marine clays of the Champlain Sea (Leda clay). In this laboratory study, undisturbed samples of this high-plasticity inorganic clay taken at Îles de Verchères were subjected to a unidirectional current and a constant wave climate to investigate the mechanisms of erosion and the factors influencing erosion rates. Initially, surface erosion resulted in the formation and enlargement of cracks and the smoothing of competent surfaces. The dominant erosion process was a mass erosion of the blocks of clay delineated by the cracks. Desiccation or weathering significantly increased erosion rates, as tension cracks formed due to drying, and upon rewetting, the formation of microfissures resulted in disintegration into small, easily erodable flakes. The estimated critical shear stress of the samples was 6–20 Pa. For the St. Lawrence River, these results suggest that waves are the dominant erosion mechanism, with shipping contributing significantly to the erosion of banks close to the navigation channel. Weathering caused by wetting and drying from changing water levels or wave runup greatly increases erosion rates.Key words: erosion, Leda clay, undisturbed clay, natural clay structure, St. Lawrence River, waves, weathering, desiccation, vegetation.

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)0,000
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations45
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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