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Enregistrement W2800001681 · doi:10.1139/cjce-2017-0474

Impacts of turbulent flow over a channel bed with a vegetation patch on the incipient motion of sediment

2018· article· en· W2800001681 sur OpenAlexaffvenue
Reza Shahmohammadi, Hossein Afzalimehr, Jueyi Sui

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulenceReynolds stressTurbulence kinetic energyVegetation (pathology)GeologySedimentSediment transportHydrology (agriculture)Open-channel flowChannel (broadcasting)BedformEnvironmental scienceGeomorphologySoil scienceMechanicsGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this experimental study, the effect of a submerged vegetation patch with individual plants on the incipient motion of sediment has been examined. Results showed that a vegetation patch in the channel bed affected the incipient motion process of sediment and resulted in significant impacts on flow velocity, turbulence intensities, turbulent kinetic energy, and Reynolds stress distribution. The presence of vegetation patches completely change vertical distribution of velocity and Reynolds stress pattern and leads to negative Reynolds stress values in zones with negative velocity gradient. In the presence of a vegetation patch, threshold cross-averaged streamwise velocity is 20% smaller than that without vegetation, but because of the occurrence of the preferential path around the sheath section, the near-bed streamwise velocity is the same as without vegetation. Also, vegetation increases turbulence intensity, thus encouraging sediment motion. In the presence of a vegetation patch, the Shields parameter is, on average, one and half times that of without vegetation over the bed.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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