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Enregistrement W2098917164 · doi:10.1002/esp.2182

Active width of gravel‐bed braided rivers

2011· article· en· W2098917164 sur OpenAlexaff
Peter Ashmore, Walter Bertoldi, J. T. Gardner

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBed loadStream powerGeologyFlumeFlux (metallurgy)Hydrology (agriculture)Channel (broadcasting)Digital elevation modelActive layerGeomorphologyFlow (mathematics)Geotechnical engineeringSedimentSediment transportGeometryRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Previous analyses have identified the active width of braided rivers, the bed area over which bed load flux and short‐term morphological change occurs, as an important element of braiding dynamics and predictions of bed load flux. Here we compare theoretical predictions of active width in gravel‐bed braided rivers with observations from Sunwapta River, and from a generic physical model of gravel braided rivers, to provide general observations of the variation in active width, and to develop an understanding of the causes of variation. Bed topography was surveyed daily along a 150 m reach of the pro‐glacial Sunwapta River for a total of four weeks during summer when flow was above threshold for morphological activity. In the laboratory, detailed digital elevation models (DEMs) were derived from photogrammetric survey at regular intervals during a constant discharge run. From the field and flume observations there is considerable local and circumstantial variation in active width, but also a general trend in average active width with increasing discharge. There is also a clear relationship of active width with active braiding index (number of active branches in the braided channel network), and with dimensionless stream power, which appears to be consistent across the range of data from field and physical models. Thus there is a link between active width and the river morphology and dynamics, and the possibility of a general relationship for estimating active width from channel pattern properties or reach‐scale stream power values, from which approximate bedload flux calculations may be made. The analysis also raises questions about differences between hydraulically‐based numerical model computations of instantaneous active width and observation of time‐integrated morphological active width. Understanding these differences can give insight into the nature of bedload transport in braided rivers and the relationship to morphological processes of braiding. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations110
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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