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Enregistrement W2755431847 · doi:10.1002/rra.3198

The complexities of measuring fine sediment accumulation within gravel‐bed rivers

2017· article· en· W2755431847 sur OpenAlexfundno aff
Sue E. Harper, Ian Foster, Damian Lawler, Kate L. Mathers, Morwenna Mckenzie, Geoffrey E. Petts

Notice bibliographique

RevueRiver Research and Applications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilCoventry UniversityUniversity of BirminghamUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésSedimentBenthic zoneHydrology (agriculture)Deposition (geology)GeologyInfiltration (HVAC)Environmental scienceSediment transportGeomorphologyGeotechnical engineeringOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fine sediment storage within gravel beds is a key component of catchment sediment budgets and affects the health of benthic and hyporheic habitats. Here, we assess the performance of two substrate infiltration traps for the characterization of fine sediment (<2 mm) accumulation. One design, the vertically extending sediment trap, permits both lateral and vertical exchange in the sediment column, whereas the second type, a more traditional fixed‐area sediment trap with impermeable side walls, permits only vertical exchange. Traps were deployed at three sites on the River Tame, Birmingham (UK), over varying installation periods (14–401 days). Results indicate that the facilitation of multiple pathways of exchange within the vertically extending sediment traps (vertical and lateral) resulted in a significantly greater amount of fine sediment being accumulated than in adjacent fixed‐area sediment traps. This suggests that lateral transport is an important component contributing to fine sediment accumulation. However, there are notable and inherent problems associated with the use of different types of sediment trap and in the way the data should be presented and interpreted. This paper discusses the practical implications of the study findings and reflects on the complexities of undertaking accurate sediment deposition measurements in the field.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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