Assessing the Performance of In-Stream Restoration Projects Using Radio Frequency Identification (RFID) Transponders
Notice bibliographique
Résumé
Instream channel restoration is a common practice in river engineering that presents a challenge for research. One research gap is the development of monitoring techniques that allow for testable predictions of sediment transport and supply. Here we use Radio Frequency Identification (RFID) transponders to compare the short-term (1-year) sediment transport response to flood events in a restored and a control reach. The field site is Wilket Creek, an enlarged creek in a fully urbanized catchment without stormwater management control in Toronto, Ontario. The responses to three flooding periods, each of which are at or above the design bankfull discharge, are described. Key results are that (i) particle mobility is lower in the restored reach for all three periods; (ii) full mobility occurs in the control reach during the first two floods while partial mobility occurs in the restored reach; and (iii) the constructed morphology exerted a controlling influence on particle entrainment, with higher mobility in the pools. Log-transformed travel distances exhibit normal distributions when grouped by particle size class, which allows a statistical comparison with power law and other predictive travel-distance relations. Results show that three bedload transport conditions can occur, with partial mobility associated with a mild relation between particle size and travel distance and full mobility associated with either a flat or steep relation depending on the degree of integration of particles in the bed. Recommendations on seeding strategy and sample sizes are made to improve the precision of the results by minimizing confidence intervals for mobility and travel distances. Even in a short term study, the RFID sediment tracking technique allows a process-based assessment of stream restoration outcomes that can be used to justify the instream intervention and plan future attempts to stabilize and enhance the system.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».