ASSESSMENT OF METHODS FOR MEASURING EMBEDDEDNESS: APPLICATION TO SEDIMENTATION IN FLOW REGULATED STREAMS<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Five commonly used methods for measuring embeddedness the — degree to which fine particles surround coarse substrate on the surface of the streambed — are assessed and used to evaluate the sedimentation pattern resulting from impoundment on tributaries of the Connecticut River. Results show that the U.S. Environmental Protection Agency (USEPA) method best reflects the sediment regime on these rivers. On the Ompompanoosuc River, regulated by a run‐of‐the‐river/flood control dam, embeddedness increases significantly directly downstream of the dam. On the unregulated White River, no downstream trends in embeddedness are observed. The USEPA results on the Ompompanoosuc River reflect the movement of a local decrease in embeddedness, interpreted as a moving region of scour, with a calculated transport rate of approximately 5 to 25 m/day. Observed transport rates are similar to previously measured sediment transport rates and consistent with results from a multifraction sediment transport model. Application of the USEPA method to an additional regulated tributary demonstrates the effects of dam management on embeddedness. Flow regulation with high sediment trapping efficiency results in a decrease in embeddedness downstream of the dam. Results provide insight into the utility of available methods for evaluating the effects of management practice on streambed composition.
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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 | 0,002 | 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 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 ».