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Enregistrement W2514477882 · doi:10.1002/2016gl068713

The grain size gap and abrupt gravel‐sand transitions in rivers due to suspension fallout

2016· article· en· W2514477882 sur OpenAlexafffund
Michael P. Lamb, Jeremy G. Venditti

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésBed loadGrain sizeGeologySiltSediment transportFluvialSedimentSuspension (topology)Geotechnical engineeringHydrology (agriculture)Geomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Median grain sizes on riverbeds range from boulders in uplands to silt in lowlands; however, rivers with ~1–5 mm diameter bed sediment are rare. This grain size gap also marks an abrupt transition between gravel‐ and sand‐bedded reaches that is unlike any other part of the fluvial network. Abrupt gravel‐sand transitions have been attributed to rapid breakdown or rapid transport of fine gravel, or a bimodal sediment supply, but supporting evidence is lacking. Here we demonstrate that rivers dramatically lose the ability to transport sand as wash load where bed shear velocity drops below ~0.1 m/s, forcing an abrupt transition in bed‐material grain size. Using thresholds for wash load and initial motion, we show that the gap emerges only for median bed‐material grain sizes of ~1–5 mm due to Reynolds number dependencies in suspension transport. The grain size gap, therefore, is sensitive to material properties and gravity, with coarser gaps predicted on Mars and Titan.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations89
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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