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Enregistrement W3118749637 · doi:10.9753/icce.v36v.structures.40

BULK DISSIPATION AND FLOW CHARACTERISTICS IN CUBE ARMORED BREAKWATERS

2020· article· en· W3118749637 sur OpenAlexaff
María Victoria Moragues, María Clavero, Pilar Díaz-Carrasco, Miguel Á. Losada

Notice bibliographique

RevueCoastal Engineering Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissipationBreakwaterMechanicsFlow (mathematics)Constant (computer programming)Energy (signal processing)Breaking waveWave heightPhysicsGeologyGeotechnical engineeringMathematicsWave propagationComputer scienceThermodynamicsStatisticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main function of a breakwater is dissipating wave energy. The breakwater dissipates energy by means of three mechanisms: (1) wave breaking over the slope; (2) wave propagation through the secondary layers and porous core; (3) interaction with the main armor layer. A revised dimensional analysis shows that relative water depth, h/L, and wave steepness, H/L, are key factors of breakwater performance. The product of (h/L) (HI/L) (hereinafter named as , alternate slope similarity parameter) can be applied to quantify the reflected and transmitted energy coefficients and the dissipation rate (Daz-Carrasco et al., 2020) and to identify the type of wave breaking and the domains of wave energy transformation (Moragues et al., 2020). The aim of this work is to analyze the dissipation term and its relation with the alternate slope similarity parameter , as well as correlate the flow characteristics (run-up, rundown) with the type of wave breaking and the bulk dissipation. For that purpose, former data (Clavero et al. 2020) and data from new tests have been analyzed. Whereas it is not clear that the use of different experimental techniques will give the same results in the laboratory, three different techniques for sea states selection have been taken into account in the new tests: (1) keeping constant h/L; (2) keeping constant H/L or Ir; and (3) varying h/L and H/L.Recorded Presentation from the vICCE (YouTube Link): https://youtu.be/oMZ05U0igCs

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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