MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2327739815 · doi:10.1061/9780784413548.197

Classifying Streams on the Basis of Elevation above Mean Sea Level—A Universal Approach

2014· article· en· W2327739815 sur OpenAlexaboutno aff
Rajan Jha

Notice bibliographique

RevueWorld Environmental and Water Resources Congress 2014 · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElevation (ballistics)STREAMSGeologyCobbleSinuosityHydrology (agriculture)Digital elevation modelRange (aeronautics)Sea levelChannel (broadcasting)GeomorphologyRemote sensingGeometryOceanographyEcologyMathematicsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, more than 20 different stream classification systems have been proposed and yet none of them have been accepted universally. Here, we introduce "elevation above mean sea level" as the new universal stream classifying parameter. 873 field values describing hydraulic geometry of UK, U.S., and Canadian streams were compiled and divided into five distinct elevation zones. Modal and most probable values (MPVs) of aspect ratio (Ar), channel slope (Sc), and sinuosity (P) occurring concurrently in nature were calculated for each of the five elevation zones. Ar initially increased while moving upstream and then decreased above 5,000 ft. Sc always exhibited an increasing trend with elevation. P showed high values only at 0-250 ft range and for all other zones was observed to be fairly constant. When datasets of sandy, gravel, and cobble streams were divided separately into these five elevation zones, similar behavior was observed in the MPVs of Ar, Sc, and P for each stream type.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,165 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Environmental and Water Resources Congress 2014Même sujetHydrology and Sediment Transport ProcessesTravaux en français237 207