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Enregistrement W2027652121 · doi:10.1139/l04-053

A comparison of one-dimensional methods for estimating discharge capacity of straight compound channels

2004· article· en· W2027652121 sur OpenAlexvenueno aff
Galip Seçkin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Birmingham
Mots-clésFlumeChannel (broadcasting)Boundary (topology)ComputationMechanicsFlow (mathematics)MathematicsGeometryAlgorithmSimulationComputer scienceMathematical analysisTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of experiments was carried out in a two-stage flume having a smooth main channel and smooth or rough floodplains to investigate the reliability and performance of four different one-dimensional methods for computing the discharge capacity of compound channels, namely, the single-channel method (SCM), the divided-channel method (DCM), the exchange discharge method (EDM), and the Ackers method (AM). Additional data from fixed- and mobile-bed compound laboratory channels with smooth and roughened floodplains and of a prototype compound river channel were also used in the computations. The boundary roughness and scale effects associated with the performance of the four methods are also examined. The results show that the EDM and the AM are able to simulate the measured discharge values more accurately than those of the traditional methods, namely, the DCM and the SCM. Although the error in discharge estimation produced by both the AM and the EDM was generally lower than 10% for both smooth and fixed boundaries, it increased up to 20% for mobile boundaries. Overall, the average relative error in discharge estimations using the AM and the EDM was about 5.4% and 7.1%, respectively, with a standard deviation of 6.7% and 6.8%, respectively. Key words: compound channel flow, stage-discharge relationship, one-dimensional methods.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations54
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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