Step-pool and cascade morphology, Mosquito Creek, British Columbia: a test of four analytical techniques
Notice bibliographique
Résumé
The identification and geometric definition of individual cascade and step-pool bedforms are investigated in a steep, coarse-grained, mountain stream, Mosquito Creek, by testing four analytical techniques: visual identification, zero-crossing, bedform differencing, and power spectral analysis. The test is the first use of these techniques in a headwater stream, and the analysis of two bed profiles showed that visual identification was able to (i) identify, (ii) determine the geometry of, and (iii) classify the type of individual bedforms better than the other methods. The other techniques were not able to differentiate step-pools from cascades, and the large range of grain sizes and bedform heights hampered their ability to consistently identify stepped bedforms. The step-pool (pronounced, channel-spanning steps that alternate with channel-spanning pools) and cascade (multi-tiered, partially channel-spanning structures) morphology in Mosquito Creek has formed in the last 20 years as fluvial action has restructured its previously engineered, revetment-lined, planar bed. The channel bed exhibits a morphologic regularity that power spectral analysis captured as periodic fluctuations in the bed profiles, with mean wavelengths slightly greater than those identified by the other methods. Further, the active reorganization of revetment has formed stepped structures with geometries similar (i.e., height to wavelength ratios) to stepped features found in natural mountain streams. Channel slope partially controlled bedform geometry (wavelength and height), and bedform height weakly controlled individual step spacing, but there was no relation between wavelength and grain size (D 90 ).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».