Promise, performance and current limitations of a magnetic Bedload Movement Detector
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding fluvial bedload transport and its geomorphic implications is hampered by the paucity and low accuracy of field‐derived transport data. Tunnicliffe et al. (Hydrological Processes, 2000; 14: 2631–2643) described the Bedload Movement Detector (BMD), a magnetic induction system for measuring bedload movement in gravel‐bed rivers based on a sensor that produces signals when its magnetic field is enhanced by a passing particle. We conducted two types of laboratory experiments to attempt to calibrate the BMD system: (1) rotating platter experiments were designed to relate sensor response curves to particle properties, and (2) flume experiments were designed to measure particle speed and permit computation of a calibrated model. Physically based relations were derived amongst particle volume, speed and magnetic content, and signal integral, amplitude and width. The calibrated relations demonstrate a basis to estimate sediment flux in gravel‐bed rivers, but they require independent knowledge of particle magnetic susceptibility. Over the course of the experiments a number of weaknesses in the sensor design and performance were identified and suggestions are made to improve the system. The high spatial and temporal resolution of data that magnetic sensors of bedload movement are likely to offer makes them valuable to consider for sediment transport measurements in both the field and laboratory. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».