Video‐monitoring of wood discharge: first inter‐basin comparison and recommendations to install video cameras
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wood in rivers plays a major role both ecologically and morphologically. In recent decades, due to human activities in the river channels and along the riparian zone, wood obstruction and jamming has exacerbated flooding hazards and infrastructure damage. Therefore, it is necessary to quantify the wood flux and discharge in rivers to improve wood hazard management. Among the various methods for monitoring the wood flux in a river, the streamside videography technique is effective given its high temporal and spatial resolution. Previous work monitored the wood discharge (m 3 /s) using this technique in the Ain River (France) during three floods (MacVicar and Piégay, 2012), and the same method is implemented on the Isère River (France) to obtain the statistics of wood discharge for two floods. Comparison between the two sites supports the generalization of both the monitoring technique and the link between wood discharge and flood characteristics. We first show that the maximum wood discharge is observed at bankfull discharge, and we confirm the three stage model proposed by MacVicar and Piégay (2012). Additionally, transverse distributions of the number of wood pieces and corresponding wood length appear to be similar for different flood magnitudes on each site. As a technical contribution, the use of the same technique on two sites allows for recommendations on key decisions related to the location and implementation of the equipment. Both statistical and technical contributions can be used by decision makers to implement this monitoring technique, acquire the wood transport parameters, and evaluate the potential wood hazards at local scale or along a river. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle