Predictability of dune activity in real dune fields under unidirectional wind regimes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present an analysis of 10 dune fields to test a model‐derived hypothesis of dune field activity. The hypothesis suggests that a quantifiable threshold exists for stabilization in unidirectional wind regimes: active dunes have slipface deposition rates that exceed the vegetation deposition tolerance, and stabilizing dunes have the opposite. We quantified aeolian sand flux, slipface geometry, and vegetation deposition tolerance to directly test the hypothesis at four dune fields (Bigstick, White Sands Stable, White Sands Active, and Cape Cod). We indirectly tested the hypothesis at six additional dune fields with limited vegetation data (Hanford, Año Nuevo, Skagen Odde, Salton Sea, Oceano Stable, and Oceano Active, “inverse calculation sites”). We used digital topographic data and estimates of aeolian sand flux to approximate the slipface deposition rates prior to stabilization. Results revealed a distinct, quantifiable, and consistent pattern despite diverse environmental conditions: the modal peak of prestabilization slipface deposition rates was 80% of the vegetation deposition tolerance at stabilized or stabilizing dune fields. Results from inverse calculation sites indicate deposition rates at stabilized sites were near a hypothesized maximum vegetation deposition tolerance (1 m a −1 ), and active sites had slipface deposition rates much higher. Overall, these results confirm the hypothesis and provide evidence of a globally applicable, simple, and previously unidentified predictor for the dynamics of vegetation cover in dune fields under unidirectional wind regimes.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».