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Enregistrement W2066106458 · doi:10.1029/2009jf001365

Step‐pool stability: Testing the jammed state hypothesis

2010· article· en· W2066106458 sur OpenAlexaff
André Zimmermann, Michael Church, Marwan A. Hassan

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlumeStability (learning theory)GeologyMechanicsChannel (broadcasting)Geotechnical engineeringEntrainment (biomusicology)Grain sizePhysicsComputer scienceFlow (mathematics)Geomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the stability of step‐pool channels by examining how the traditional approach to bed stability based on the critical Shields number is modified by particles jamming across the width of the channel. Experiments were conducted in a flume with slopes ranging between 3% and 18% and either smooth or rough walls. By varying the size of sediment and width of the flume we observed that the stability of the bed increases as the jamming ratio (channel width/D84step is the diameter at which 84% of the step stones are smaller) decreases for jamming ratios less than six. At low jamming ratios both grain‐on‐grain structuring and sediment entrainment phenomena affect the stability of the bed. Actual bed failure, however, depends upon the history of bed development and the chance arrangement of the stone structures in the bed. Thus, the experiments also demonstrate that the inherently stochastic nature of sediment transport affects not only the movement of individual grains but also the stability of the channel as a whole. Since stochastic processes affect the stability of the entire channel, there is no clearly defined separation between stable and unstable beds, rather, an overlapping field where both stable and unstable bed states can exist. This field was modeled using logistic regression to derive a probability of bed failure. A comparison of data from experiments with rough banks and smooth banks showed that rough banks significantly increase the stability of the bed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations143
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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