MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113858561 · doi:10.1002/esp.2103

Bedload: a granular phenomenon

2010· article· en· W2113858561 sur OpenAlexaff
Philippe Frey, Michael Church

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBed loadHyperconcentrated flowGeologyFluvialGranular materialSediment transportSedimentFlow (mathematics)Geotechnical engineeringGeomorphologyMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bedload, the transport of sediment remaining in contact with the stream bed, has mainly been studied from the perspective of the correlation between fluid driving forces and the responding sediment flux. Yet grain–grain interactions are important and bedload should also be considered as a granular phenomenon. We review progress made recently in the study of granular flows, especially on segregation and rheology, that better illuminates the nature of bedload. Granular flows may exhibit gas‐like or fluid‐like flow, or quasi‐solid deformation. All three conditions might be duplicated in bedload. Understanding of intense bedload transport occurring continuously in a layer several grains deep – typical of sand beds – might greatly benefit from results in granular physics, as illustrated by grain‐inspired bedload results. However, processes restricted to the surface of the bed, when particles move intermittently and the bed becomes structured, while characteristic in gravel‐bed channels, are not well addressed in granular physics. Mutual study of these phenomena may benefit both physics and fluvial geomorphology. We intend, therefore, to contribute to an enhanced dialogue between granular physics and bedload science communities. Copyright © 2010 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations108
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEarth Surface Processes and LandformsMême sujetHydrology and Sediment Transport ProcessesTravaux en français237 207