Dynamics of shallow wakes on gravel-bed floodplains: dataset from field experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Natural dynamics of river floodplains are driven by the interaction of flow and patchy riparian vegetation, which has implications for channel morphology and diversity of riparian habitats. Fundamental mechanisms affecting the dynamics of flow in such systems are still not fully understood due to a lack of experimental data collected in natural environments that are free of the unavoidable scaling effects in laboratory studies. Here we present a detailed dataset on the hydrodynamics of shallow wake flows that develop behind solid and porous obstructions. The dataset was collected during a field experimental campaign carried out in a side branch of the gravel-bed Tagliamento River in northeast Italy. The dataset consists of 30 experimental runs in which we varied the diameter of the surface-mounted obstruction, its solid volume fraction, its porosity at the leading edge, the object's submergence and the approach velocity. Each run included: (1) measurements of mean velocity and turbulence in the longitudinal transect through the centreline of the flow with up to 25–30 sampling locations and from 8 to 10 lateral profiles measured at 14 locations, (2) detailed surveys of the free surface topography and (3) flow visualizations and video recordings of the wake patterns using a drone. The field scale of the experimental setup, precise control of the approach velocity, configuration of models and natural gravel-bed context for this experiment makes this dataset unique. Besides enabling the examination of scaling effects, these data also allow the verification of numerical models and provide insight into the effects of driftwood accumulations on the dynamics of wakes. Data are available with open access via the Zenodo portal (Shumilova et al., 2020) with DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.3968748.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».