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Enregistrement W2801023911 · doi:10.3390/geosciences8050147

Airflow Dynamics over a Beach and Foredune System with Large Woody Debris

2018· article· en· W2801023911 sur OpenAlexafffundabout
Michael Grilliot, Ian J. Walker, Bernard O. Bauer

Notice bibliographique

RevueGeosciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British ColumbiaTula FoundationUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHakai InstituteTula FoundationUniversity of Victoria
Mots-clésForeduneGeologyBedformDeposition (geology)Sediment transportAirflowGeomorphologyAeolian processesHydrology (agriculture)SedimentGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Airflow dynamics over beach-foredune systems can be complex. Although a great deal is known about the effects of topographic forcing and vegetation cover on wind-field modification, the role of large woody debris (LWD) as a roughness element and modifier of boundary layer flow is relatively understudied. Individual pieces of LWD are non-porous elements that impose bluff body effects and induce secondary flow circulation that varies with size, density, and arrangement. Large assemblages of LWD are common on beaches near forested watersheds and collectively have a degree of porosity that increases aerodynamic roughness in ways that are not fully understood. A field study on a mesotidal sandy beach with a scarped foredune (Calvert Island, British Columbia, Canada) shows that LWD influences flow patterns and turbulence levels. Overall mean and fluctuating energy decline as flow transitions across LWD, while mean energy is converted to turbulent energy. Such flow alterations have implications for sand transport pathways and resulting sedimentation patterns, primarily by inducing deposition within the LWD matrix.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,403

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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