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Enregistrement W3106918394 · doi:10.1121/1.5146883

Remote acoustic measurement of the velocity within water-immersed gravity-driven granular flows

2020· article· en· W3106918394 sur OpenAlexaff
Jenna Hare, Alex E. Hay

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBed loadAcoustic Doppler current profilerGeologyBackscatter (email)Flow velocityAcoustic Doppler velocimetryDoppler effectAmplitudeBedformAcousticsSurface finishRangingRemote sensingSedimentMaterials scienceSediment transportFlow (mathematics)OpticsCurrent (fluid)GeodesyGeomorphologyLaser Doppler velocimetryTelecommunicationsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring bedload transport at high spatial and temporal resolution in energetic aqueous environments is challenging. Acoustic remote-sensing technologies are attractive because the measurement can be made without disturbing the mobile bed or the near-bed flow. Of particular interest is the development of broadband MHz-frequency acoustic systems capable of simultaneous measurements of backscatter amplitude and phase at mm-scale range resolution and 100 Hz sampling frequencies. Using such an instrument, we study granular flow in a water-submerged rectangular chute. By releasing sediments in the upstream portion of the chute, a O(1)cm-thick layer of avalanching sediment is produced. Trials were carried out for both erodible and fixed roughness beds. Natural sand and glass beads with median grain sizes ranging from 0.22 to 0.4 mm were used. The thickness of, and velocity profile within, the moving layer were measured using a wide bandwidth coherent Doppler profiler operating at 1.2 MHz. The velocity profiles are compared to estimates made with video imagery through the chute sidewall. The velocities at the sediment-water interface are compared to estimates made with a commercially available Doppler profiler (Vectrino) operating at 10 MHz and with imagery from a submerged video camera.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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