MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1997604738 · doi:10.1061/(asce)0733-9429(2007)133:12(1421)

Validation of Streamflow Measurements Made with Acoustic Doppler Current Profilers

2007· article· en· W1997604738 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin A. Oberg, David S. Mueller

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyMinistry of Earth SciencesMinistry of Education, IndiaSouth Florida Water Management District
Mots-clésAcoustic Doppler current profilerStreamflowCurrent meterTransectCurrent (fluid)Environmental scienceGeologyTowingDoppler effectFlow measurementHydrology (agriculture)Drainage basinOceanographyGeographyMarine engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The U.S. Geological Survey and other international agencies have collaborated to conduct laboratory and field validations of acoustic Doppler current profiler (ADCP) measurements of streamflow. Laboratory validations made in a large towing basin show that the mean differences between tow cart velocity and ADCP bottom-track and water-track velocities were −0.51 and −1.10%, respectively. Field validations of commercially available ADCPs were conducted by comparing streamflow measurements made with ADCPs to reference streamflow measurements obtained from concurrent mechanical current-meter measurements, stable rating curves, salt-dilution measurements, or acoustic velocity meters. Data from 1,032 transects, comprising 100 discharge measurements, were analyzed from 22 sites in the United States, Canada, Sweden, and The Netherlands. Results of these analyses show that broadband ADCP streamflow measurements are unbiased when compared to the reference discharges regardless of the water mode used for making the measurement. Measurement duration is more important than the number of transects for reducing the uncertainty of the ADCP streamflow measurement.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations143
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Hydraulic EngineeringMême sujetHydrology and Sediment Transport ProcessesTravaux en français237 207