The Effect of Episodic Sediment Supply on Bedload Variability and Sediment Mobility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of sediment supply on sediment mobility is analyzed for a poorly sorted (0.5–64 mm) experimental bed. Water discharge was held constant over a sequence of seven runs, and 300 kg of sediment was supplied during each run in different magnitudes and frequencies. In runs with constant feed bedload transport rate increased gradually. In contrast, runs that received large sediment pulses showed pronounced increases in bedload rate as the bed surface got finer, followed by monotonic declines as the bed surface coarsened. We studied the temporal scales of bedload fluctuations by means of sample autocorrelation coefficients and the rates of decrease in bedload fluctuation with sampling time scale. The significant trends caused in bedload rate by large occasional sediment pulses increased long‐term autocorrelation in bedload rate time series relative to runs with constant feed. Bed evolution and local changes in sediment storage caused multiple scales of variability in bedload rate, which increased autocorrelation and caused long‐term persistence in bedload series over periods with a nearly constant mean. The scaling statistics of bedload transport fluctuation depended on grain size, and those for total bedload were similar to those for fine gravel (2–8 mm), which was fully mobile and dominated bedload transport. Grain size dependence of bedload fluctuation was not affected by changes in sediment feed because water discharge and sediment texture were held constant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».