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Enregistrement W1987684185 · doi:10.1029/2005jf000316

A two‐dimensional discrete particle model of gravel bed river systems

2006· article· en· W1987684185 sur OpenAlexaff
Bruce MacVicar, Lael Parrott, A. G. Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBed loadBedformGeologyImbricationTurbulenceSedimentSediment transportEntrainment (biomusicology)Flow (mathematics)GeomorphologyHydraulicsGeotechnical engineeringMechanicsHydrology (agriculture)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formation of bed forms in gravel bed rivers acts as a control on stream ecology and the response of rivers to floods. Available models do not reproduce the range of observed bed forms and do not consider interactions between the bed and flow hydraulics. The model presented here considers a gravel bed river as a complex system in which sediment clasts are represented as discrete elements. Simple and local rules describe the sediment and flow dynamics. Using a trimodal sediment distribution, irregular forms that scale with particle diameter develop without explicit feedback mechanisms because of the tendency of large particles to roll along the bed surface and collect into chains. Feedback mechanisms such as imbrication increase the effective entrainment threshold of groups of large particles and increase the stability of these imbricate forms. A second type of bed form is associated with saltating grains and emerges where particles are transported at a preferred distance. The development and maintenance of larger‐scale bed forms require feedback between the bed and flow properties. By allowing mean velocity to adjust to bed morphology and considering the effect of acceleration on turbulence generation and mean velocity profiles we demonstrate the emergence of forms similar in morphology to gravel sheets, dunes, and riffle pools. The model is best used to complement field‐based studies and is suitable for testing hypotheses of streambed behavior.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations21
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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