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Enregistrement W2889852317 · doi:10.1051/e3sconf/20184006025

Shore-based monitoring of flow dynamics in a steep bedrock canyon river

2018· article· en· W2889852317 sur OpenAlex
Saber Ansari, Colin D. Rennie, Jeremy G. Venditti, Eva Kwoll, Kirsti Fairweather

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of VictoriaSimon Fraser UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanyonBedrockGeologyShoreGeomorphologyHydrology (agriculture)Flow (mathematics)OceanographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pace of landscape evolution is set by bedrock erosion in canyons. This phenomenon occurs by various geological processes including plucking of bedrock blocks and abrasion by saltating bedload and suspended load in highly turbulent flows. For a better understanding of the river flow characteristics in bedrock rivers, a comprehensive study of flow dynamics was undertaken in Black Canyon in the Fraser River, British Columbia. We used shore-based video imagery of the river to study surface flow dynamics. The shore-based monitoring system consisted of a Campbell Scientific camera mounted at the top of the canyon walls. We monitored the water surface boils due to upwelling and determined river surface flow velocities from the shore-based imagery. Automatic detection of the upwelling surface boils leads to a better understanding of the secondary circulation patterns and flow structures in this large steep river bedrock canyon. The data collection and analytical procedures developed in this research are cost-effective tools for remotely determining flow dynamics, which can be applied to other rivers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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