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Enregistrement W2100107949 · doi:10.1002/esp.1245

Measurement of water content as a control of particle entrainment by wind

2006· article· en· W2100107949 sur OpenAlexaff
Cheryl McKenna Neuman, Greg Langston

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParticle (ecology)Environmental scienceBrightnessSurface finishSurface roughnessWater contentTracking (education)Momentum (technical analysis)Remote sensingHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesSoil scienceGeologyPhysicsMaterials scienceOpticsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Of all controls on particle transport by wind, which include texture, crusting, vegetation cover and roughness, the role of water content is one of the most difficult to parameterize because of its high degree of spatial and temporal variability and its operation at a particle‐scale level directly at the surface. This study demonstrates that measurement of the distribution of brightness for all pixels in an image, now routinely employed in digital photography, is strongly correlated with gravimetric water content. Wind tunnel experiments further suggest that measurement of the distribution of β , as normalized against the brightness of the dry sand surface, is very useful in determining the order of magnitude of the mass transport rate ( q ). Finer resolution will likely never be achieved because of the heterogeneity of the particle transport phenomenon. Analysis of the variability in surface brightness does suggest that q is governed by the partitioning of momentum to particle motion that terminates in adhesion to surrounding areas of the surface that remain relatively wet. The proportion of surface particles that becomes dry appears to be of less importance. Preliminary work suggests that field application of digital photography in tracking spatial and temporal changes in the water content of beach deposits looks promising. Copyright © 2006 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations63
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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