Interpretation of sieve analysis data using the box-counting method for gravelly cobbles
Notice bibliographique
Résumé
In fractal theory, the fractal dimension (D) is a measure of the complexity of particle distribution in nature. It can provide a description of how much space a particle set fills. The box-counting method uses squared grids of various sizes to cover the particles to obtain a box dimension. This sequential counting concept is analogous to the sieve analysis test using stacked sieves. In this paper the box-counting method is applied to describe the particle-size distribution of gravelly cobbles. Three approaches to obtain the fractal dimension are presented. In the first approach the data obtained from a classic laboratory sieve analysis are rearranged into a double-logarithmic plot, according to a fractal model, to obtain the fractal dimension of the particle collection. In addition, an equivalent number of covered grids on each sieve during the sieve analysis are counted to produce the box dimension. According to the box-counting method concept, a photo-sieving technique used in scanning electron microscope microstructure analysis is adopted for use on gravelly cobbles in the field. The box-counting method concept is capable of explaining the sieve analysis data to clarify the information on the particle-size distribution. Using photo-sieving to produce the fractal dimension from field photographs can provide another approach for understanding the particle-size distribution. However, the representative cross-profile should be chosen carefully. The composition of the particle-size distribution for gravelly cobbles with higher D values is more complicated than those at sites with smaller D values.Key words: sieve analysis, box-counting method, fractal dimension, particle-size distribution, gravelly cobbles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».