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Enregistrement W4289131819 · doi:10.1111/cag.12792

Textbook dune: Is there a representative and scale‐invariant beach‐dune profile?

2022· article· en· W4289131819 sur OpenAlexafffundvenue
Chris Houser, Alex Smith, Brianna Lunardi, Elizabeth George, Jacob Lehner

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSediment transportScale (ratio)GeologyAeolian processesSand dune stabilizationPlageScale invarianceOceanographyGeographySedimentGeomorphologyCartographyShoreMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Coastal Dune Model, used to examine controls on dune development and evolution, includes negative feedback between the wind and the evolving topography that results in a scale‐invariant beach‐dune profile. While a limited number of reference profiles appear to support the Coastal Dune Model assumption of scale‐invariance, previously published studies and conceptual models suggest that the beach‐dune profile is not scale‐invariant. Using a combination of journal articles, textbooks, and remotely sensed data from Prince Edward Island, Washington state, and Texas, this short communication finds that there is no evidence for a scale‐invariant beach‐dune profile within and between field sites. Variability in the beach‐dune profile is due to site‐specific and scale‐dependent controls on the beach and the dune that are often highlighted in the conceptual models that authors use to depict the controls on sediment supply and transport from the beach to the dune. Results highlight a need to critically evaluate the assumptions and applications of models such as the Coastal Dune Model, and to explore how and when sites can be considered representative and in support of model results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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