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Enregistrement W2521550991 · doi:10.1515/johh-2015-0019

Turbulence characteristics of favorable pressure gradient flows in gravel-bed channel with vegetated walls

2015· article· en· W2521550991 sur OpenAlexaff
Elham Fazel Najafabadi, Hossein Afzalimehr, Jueyi Sui

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology and Hydromechanics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlumeTurbulenceGeologyReynolds stressShear stressGeotechnical engineeringPressure gradientDragOpen-channel flowDrag coefficientMechanicsSediment transportFlow (mathematics)Hydrology (agriculture)GeomorphologySedimentPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Field observations showed that in many gravel-bed rivers, rice stems and gravel interact with each other and affect the flow structure. This calls to conduct research in more details in laboratory to better understand impacts of interaction between rice stems and gravel bed rivers on the flow structure. The outcome of such investigations can improve the estimation of drag coefficient in hydrodynamic models. Experiments were carried out in a flume with gravel bed and the vegetated vertical flume walls to investigate turbulence characteristics under favorable pressure gradient flows. Results showed that the stress fraction involves both the sweep and ejection dominance near the vegetated flume walls, showing no negative Reynolds shear stress near water surface. The values of exuberance ratio play a significant role on the magnitude of the Reynolds shear stress which varies with the distance from the vegetation. Quadrant analysis reveals that a major part of the momentum flux is transported during a short period of strong turbulence activity near the bed at the central axis. Augmentation of the hole size makes difference between contributions of sweep and ejection with those of the outward and inward interactions near the bed, however, the hole size doesn’t play any role near the water surface.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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