A two dimensional hydrodynamic river morphology and gravel transport model
Notice bibliographique
Résumé
A depth-averaged two-dimensional hydrodynamic-morphological and gravel transport model is presented. Based on River2D by Prof Peter Steffler et al. (2002) of the University of Alberta, River2D-Morphology (R2DM) is capable of simulating flow hydraulics, sediment transport for uni-size and mixed size sediment, and morphological changes of a river over time. Changes in bed elevation are calculated by solving Exner’s equation for sediment mass conservation with the mixed size sediment transport function of Wilcock and Crowe (2003). R2DM is capable of exploring the dynamics of grain size distributions, including fractions of sand in sediment deposits and on the bed surface of rivers and streams. Results have been verified with experimental data for aggradation and downstream fining (Paolo, 1992; Seal, 1992; Toro-Escobar, 2000); for degradation (Ashida and Michiue, 1971); and qualitatively with two dimensional flow (Tsujimoto, 1987). Application of R2DM to actual rivers has shown that it is ready for general release as a tool to assist engineers with river restoration projects, the design of hydraulic structures and with fish habitat modeling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».