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Enregistrement W2723446225 · doi:10.3808/jei.201600350

Research on Passive Contaminant Transport in a Vegetated Channel

2016· article· en· W2723446225 sur OpenAlexaff
Fatima Jahra, Yoshihisa KAWAHARA

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Informatics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensOceans Limited (Canada)
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésRiparian zoneVegetation (pathology)Environmental scienceChannel (broadcasting)TurbulenceHydrology (agriculture)FloodplainFlow (mathematics)Sediment transportOpen-channel flowFlux (metallurgy)SedimentSoil scienceGeologyGeotechnical engineeringGeomorphologyMechanicsEcologyEngineeringGeographyMeteorologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetation plays an important role in the physical, ecological, and hydraulic functions of streams, rivers and many other water bodies and can affect the transport of water, sediment and nutrients both within the channel and to or between the riparian zones. This research studied the momentum and passive contaminant transport mechanism in a vegetated channel with a floodplain (river bank). Three dimensional numerical simulation and physical experimentations were conducted for turbulent flow in the presence of model vegetation. A non-linear k-ε model with a vegetation model for turbulent flow and an algebraic flux model proposed by Daly and Harlow (1970) (DH model) for contaminant transport were adopted. An in-house code developed by the authors was implemented for numerical simulations. Model vegetation zones were prepared in the channel to predict the mixing mechanism. The numerical results were compared with corresponding experimental observations. A good agreement between the simulated and experimental results was observed in terms of pollutant concentration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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