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Enregistrement W4281678090 · doi:10.3389/fbuil.2022.893664

Experimental Study of Wave Attenuation Across an Artificial Salt Marsh

2022· article· en· W4281678090 sur OpenAlexafffundabout
Scott Baker, Enda Murphy, Andrew Cornett

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Built Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensUniversity of OttawaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesInfrastructure Canada
Mots-clésMarshSalt marshVegetation (pathology)Hydrology (agriculture)Environmental scienceAttenuationGeologyWave heightFlood mythGeomorphologyGeotechnical engineeringOceanographyGeographyEcologyWetland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scaled laboratory experiments were conducted to investigate the effectiveness of marsh vegetation in dissipating wave energy and reducing wave overtopping discharges at the crest of a dyke located immediately landward of the marsh. Model dyke and marsh platform features, loosely based on archetypes found in Atlantic Canada, were constructed in a wave basin at 1:20 scale and exposed to a broad range of waves and water level conditions. The 2D experiments were conducted using idealized surrogate vegetation (both rigid and flexible), and the model setup featured four parallel flumes which enabled four alternative configurations to be investigated simultaneously. The experiments investigated the sensitivity of wave attenuation and overtopping to the length of the vegetation field, vegetation characteristics (stem density, height, and flexibility) and varying water levels and wave conditions. The study outputs have helped to address knowledge gaps and provide evidence to support and inform broader use of hybrid marsh-dyke systems and managed dyke realignment to help manage flood and erosion risk and improve coastal resilience in Canada and internationally. This research confirmed the benefit of tidal flats hosting coastal marshes for attenuating waves, reducing overtopping volumes and lessening damage to dyke structures. As expected, taller and denser marshes were more effective in attenuating wave energy for a given marsh width.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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