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Enregistrement W4220872319 · doi:10.5194/egusphere-egu22-4392

Fate of the grain size gap material in river bed sediments

2022· preprint· en· W4220872319 sur OpenAlexaff
Elizabeth Dingle, Jeremy G. Venditti

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrain sizeSedimentFlumeBed loadGeologyDeposition (geology)Sediment transportHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringFlow (mathematics)GeomorphologyMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a paucity of rivers beds with median surface grain sizes between ~1 and 5 mm, a range also referred to as the grain size gap. The grain size gap corresponds to the rapid reduction in grain size associated with the gravel-sand transition in river systems, where grain sizes reduce from >5 mm to 1 mm over a downstream distance equivalent to just a few channel widths. In existing models and experiments, these grain sizes must typically be omitted to generate the abrupt reduction in grain size across the transition. However, there is evidence that these grain sizes are present in river systems and hillslope sediment supplies. We present a series of new laboratory experiments in a narrow flume, examining the fate of grain size gap material in both sediment feed and bed distributions. Our observations indicate that where sand falls out of suspension at the upstream end of the gravel-sand transition, grain size gap material in gravel beds experiences enhanced mobility. We propose that this occurs through a geometric effect where medium sand is the exact size to bridge interstitial pockets in fine gravel bed surfaces. We hypothesize this effect could enhance grain protrusion of fine gravel and increases the likelihood of entrainment, or that sand deposition smooths the bed, generating fluid acceleration in the near-bed flow region. Grain size gap particles cannot form the dominant mode in river bed surface sediments because sand destabilizes particles of this size.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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 savante0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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