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Enregistrement W2134047137 · doi:10.1002/esp.1658

Defining and measuring braiding intensity

2008· article· en· W2134047137 sur OpenAlexafffund
Roey Egozi, Peter Ashmore

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaParks Canada
Mots-clésSinuosityFlumeChannel (broadcasting)BraidStatisticsHydrographHydrology (agriculture)Scale (ratio)MathematicsSampling (signal processing)Sensitivity (control systems)GeometryGeologyFlow (mathematics)Computer scienceGeotechnical engineeringGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geomorphological studies of braided rivers still lack a consistent measurement of the complexity of the braided pattern. Several simple indices have been proposed and two (channel count and total sinuosity) are the most commonly applied. For none of these indices has there been an assessment of the sampling requirements and there has been no systematic study of the equivalence of the indices to each other and their sensitivity to river stage. Resolution of these issues is essential for progress in studies of braided morphology and dynamics at the scale of the channel network. A series of experiments was run using small‐scale physical models of braided rivers in a 3 m ∞ 20 m flume. Sampling criteria for braid indices and their comparability were assessed using constant‐discharge experiments. Sample hydrographs were run to assess the effect of flow variability. Reach lengths of at least 10 times the average wetted width are needed to measure braid indices with precision of the order of 20% of the mean. Inherent variability in channel pattern makes it difficult to achieve greater precision. Channel count indices need a minimum of 10 cross‐sections spaced no further apart than the average wetted width of the river. Several of the braid indices, including total sinuosity, give very similar numerical values but they differ substantially from channel‐count index values. Consequently, functional relationships between channel pattern and, for example, discharge, are sensitive to the choice of braid index. Braid indices are sensitive to river stage and the highest values typically occur below peak flows of a diurnal (melt‐water) hydrograph in pro‐glacial rivers. There is no general relationship with stage that would allow data from rivers at different relative stage to be compared. At present, channel count indices give the best combination of rapid measurement, precision, and range of sources from which measurements can be reliably made. They can also be related directly to bar theory for braided pattern development. Copyright © 2008 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations267
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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