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Enregistrement W2047693113 · doi:10.1111/j.1752-1688.2008.00264.x

A Comparative Study of Stream‐Gaging Techniques for Low‐Flow Measurements in Two Virginia Tributaries<sup>1</sup>

2009· article· en· W2047693113 sur OpenAlexaff
Michelle L. Soupir, Saied Mostaghimi, Charles Mitchem

Notice bibliographique

RevueJAWRA Journal of the American Water Resources Association · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyVirginia Department of Environmental Quality
Mots-clésTributaryCurrent (fluid)Current meterSTREAMSNonpoint source pollutionHydrology (agriculture)Environmental scienceMarshAcoustic Doppler current profilerPollutionFlow measurementComputer scienceEngineeringGeologyWetlandEcologyGeographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Nonpoint source pollution (NPS) studies, such as total maximum daily loads development, often require quantification of flow in small first‐order and second‐order streams. Frequently, stream‐gaging techniques are implemented in flows that are below the manufacturer’s recommended minimum velocity. A comparative analysis of the accuracy of current technologies used in NPS pollution stream‐gaging applications and their applicability in low‐flow conditions was conducted. Nine stream‐gaging methods were evaluated for their field and laboratory performance and control structures were used as the statistical control. Analysis of the field investigation data indicated that Marsh McBirney current meter and the One‐orange method were the most accurate in the field while the results of the laboratory experiments found that the Starflow acoustic Doppler and Valeport Braystoke current meter performed best among the 10 methods. Overall, the Marsh McBirney and Valeport Braystoke current meters exhibited the best performance for both field and laboratory situations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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