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Enregistrement W4244744725 · doi:10.31223/osf.io/9xymn

Dynamics of settling-driven convection beneath a sediment laden buoyant overflow: implications for the length-scale of deposition in lakes and the coastal ocean

2018· preprint· en· W4244744725 sur OpenAlexafffund
Shahrzad Jazi, Mathew G. Wells

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOceanographic and Atmospheric Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSettlingPlumeGeologySedimentDeposition (geology)ConvectionSedimentationPanacheLength scaleHydrology (agriculture)GeomorphologyOceanographyMeteorologyEnvironmental scienceMechanicsGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The length-scale of deposition beneath a buoyant sediment-laden river plume can be strongly influenced by enhanced settling-driven convection, and is directly related to the horizontal velocity of the plume and a sedimentation time-scale. In our experiments, a buoyant plume of fresh water and sediment spreads over a denser saline layer. The speed of the plume increases with the net density difference between the layers, while in contrast, the time-scale of the settling-driven convection is related inversely to the density anomaly due to the sediment concentration difference. These competing effects result in the length-scale of propagation increasing as L ~ sqrt(1-1/R_rho)*R_rho^(2/3), where R_rho= delta rho_S / delta rho_C is the ratio of density differences due to salt and sediment. When R_rho is close to one, settling-driven convection is vigorous and the propagation length-scale is very small. Beneath the surface plume, the descending sediment laden fluid can also form an interflow or underflow, which is able to propagate greater distances than the surface plume. The implication of these results for sediment-laden river plumes in lakes and the coastal ocean are discussed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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