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Enregistrement W2055956031 · doi:10.1590/s1678-58782011000200001

Hydrodynamic modeling and morphological analysis of Lake Água Preta: one of the water sources of Belém-PA-Brazil

2011· article· en· W2055956031 sur OpenAlexaff
Patrícia da Silva Holanda, Cláudio José Cavalcante Blanco, Daniel Onofre de Almeida Cruz, David Franco Lopes, Ana Rosa Baganha Barp, Yves Secretan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésSedimentationBathymetryHydrology (agriculture)Elevation (ballistics)GeologyTerrainFlow (mathematics)GeomorphologySedimentGeographyGeotechnical engineeringOceanographyCartographyGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main contribution from this paper includes the hydrodynamic modeling and morphological analysis of Lake Água Preta in Belém city, Pará State, Brazil. The lake bathymetry was taken through the data provided by COSANPA (the local sanitation and water supply company) dating back to 1975, and from a 2009 field study. Both bathymetries produced two terrain elevation models, which were used for morphological analysis and hydrodynamic simulations. The morphological analysis has revealed that, from 1975 to 2009, the annual mean rate of sedimentation varies between 23,065 and 29,081 m³/year. Through this result, the sedimentation time of Lake Água Preta, from 2009, has been calculated, which varies between 295 and 381 years, maintaining the same rate of sedimentation, water consumption and pumping. The hydrodynamic model simulated the depths and velocities, showing a slight flow with velocities ranging from 0 to 33 cm/s. This flow is established between water input and output of the lake, which is used as reservoir of Belém city.

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)0,001
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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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