MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2011044663 · doi:10.1080/00221680509500119

Influence of bed roughness on sediment suspension: experimental and theoretical studies

2005· article· en· W2011044663 sur OpenAlexfundno aff
B. S. Mazumder, Koeli Ghoshal, D. C. Dalal

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaLouisiana State University
Mots-clésSettlingFlumeSedimentSuspension (topology)Grain sizeSurface finishDiffusionGeologyParticle-size distributionMechanicsParticle sizeGeotechnical engineeringSedimentationSoil scienceMaterials scienceFlow (mathematics)Environmental scienceGeomorphologyThermodynamicsComposite materialMathematicsPhysicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flume experiments with five beds of heterogeneous sediment mixtures having different values of bed roughness show that for fixed height and velocity the amount of suspension concentration increases up to a certain value with increase of bed roughness and then decreases with further increase of bed roughness. This indicates depletion of concentration in suspension due to increase of coarse sediment in the bed. Some sort of “critical bed roughness” together with sediment entrapment acting on the sediment beds due to further increase of bed roughness prevent grain sizes from lifting into suspension from the beds. Mathematical models for computation of actual amount (g/l) and size distribution of suspended materials over different sediment beds, based on Hunt's diffusion equations for sediments and water, have been developed in this work. Models give results which compare well with the observed values of actual amount and grain-size distributions comprising the wide range of grain sizes. In this study, the parameter γ, the ratio of sediment diffusion coefficient to the momentum diffusion coefficient, has been shown to be a function of normalized settling velocity of particle, and the relation has been used to estimate sediment suspension distribution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations43
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

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