Comparison of Large Woody Debris Prototypes in a Large Scale Non-flume Physical Model
Notice bibliographique
Résumé
Due to excessive rainfall in June of 2013, several rivers located in and near the City of Calgary, Canada experienced significant flooding events. These events caused severe damage to infrastructure throughout the city, precipitating a renewed interest in flood control and mitigation strategies for the area. A major potential strategy involves partial diversion of Elbow River flood water to the proposed Springbank Off-Stream Storage Reservoir. A large scale physical model study was conducted to optimize and validate the design of a portion of the new project. The goals of the physical model were to investigate diversion system behaviors such as flow rates, water levels, sediment transport and, debris accumulation, and optimize the design of new flow control structures to be constructed on the Elbow River. In order to accurately represent the behavior of debris within the system due to flooding, large woody debris created from natural sources was utilized in the physical model and its performance was compared to that of debris of the same size fabricated from pressed cylindrical wood dowels. In addition to comparing the performance of these two debris types, the impact of root wads on debris damming was also investigated. Significant differences in damming behavior was shown to exist between the natural debris and the fabricated debris, while the impact of root wad on damming affected the dam structure and formation. The results of this experiment indicate that natural debris is preferred for studies involving debris accumulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».