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Enregistrement W3083944850 · doi:10.5194/esurf-9-333-2021

Effect of stress history on sediment transport and channel adjustment in graded gravel-bed rivers

2021· article· en· W3083944850 sur OpenAlexaff
Chenge An, Marwan A. Hassan, Carles Ferrer‐Boix, Xudong Fu

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Dynamics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFlumeFlood mythHydrology (agriculture)Beach morphodynamicsSediment transportHydrographSedimentChannel (broadcasting)Environmental scienceFlow (mathematics)SiltationGeologyGeotechnical engineeringGeomorphologyGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. With the increasing attention on environmental flow management for the maintenance of habitat diversity and ecosystem health of mountain gravel-bed rivers, much interest has been paid to how inter-flood low flow can affect gravel-bed river morphodynamics during subsequent flood events. Previous research has found that antecedent conditioning flow can lead to an increase in critical shear stress and a reduction in sediment transport rate during a subsequent flood. However, how long this effect can last during the flood event has not been fully discussed. In this paper, a series of flume experiments with various durations of conditioning flow are presented to study this problem. Results show that channel morphology adjusts significantly within the first 15 min of the conditioning flow but becomes rather stable during the remainder of the conditioning flow. The implementation of conditioning flow can indeed lead to a reduction of sediment transport rate during the subsequent hydrograph, but such an effect is limited to within a relatively short time at the beginning of the hydrograph. This indicates that bed reorganization during the conditioning phase, which induces the stress history effect, is likely to be erased with increasing intensity of flow and sediment transport during the subsequent flood event.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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