Modelling the effect of waves, weathering and beach development on shore platform development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A mathematical model was used to study shore platform development. Mechanical wave erosion was dependent on such variables as tidal range, wave height and period, breaker height and depth, breaker type, surf zone width and bottom roughness, submarine gradient, rock resistance and the elevational frequency of wave action within the intertidal zone. Also included were the effects of sand and pebble accumulation, cliff height and debris mobility, and downwearing associated with tidal wetting and drying. The occurrence, location and thickness of beaches often depended on initially quite minor variations in platform morphology, but owing to their abrasive or protective effect on underlying rock surfaces, they were able to produce marked differences in platform morphology. Generalizations are difficult, but the model suggests that platform gradient increases with tidal range. Platform width also increases with tidal range with slow downwearing but it decreases with fast downwearing. Platform gradient decreases and width increases with wave energy, and decreasing rock resistance and platform roughness. With low tidal range, platform gradient is generally lower and platform width greater with beaches of fine sand than with gravel, but the relationship is more variable with a high tidal range. Platform width increases and platform gradient decreases with the rate of downwearing on bare surfaces, particularly in low tidal range environments, but the pattern is less clear on beach‐covered platforms. Platforms with large amounts of beach sediment tend to be narrower and steeper than bare platform surfaces. Platform gradient increases and platform width decreases with increasing cliff height and with decreasing cliff debris mobility. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle