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Enregistrement W4307801519 · doi:10.1002/essoar.10512746.1

How fast or how many? Sources of intermittent sediment transport

2022· preprint· en· W4307801519 sur OpenAlexaff
Santiago Benavides, Eric Deal, Jeremy G. Venditti, R. W. Bradley, Qiong Zhang, Ken Kamrin, J. Taylor Perron

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesArmy Research LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSediment transportSedimentEnvironmental scienceBusinessGeologyHydrology (agriculture)Computer scienceGeomorphologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Near the threshold of grain motion, sediment transport is “on-off” intermittent, characterized by large but rare bursts separated by long periods of low transport. Without models that can predict the presence of intermittency, measurements of average sediment flux can be in error by up to an order of magnitude. Despite its known presence and impact, it is not clear whether on-off intermittency arises from the grain activity (the number of moving grains) or grain velocities, which together determine the sediment flux. We use laboratory flume experiments to show that the on-off intermittency has its origins in the velocity distributions of grains that move by rolling along the bed, whereas grain activity is not on-off intermittent. Improved predictions of sediment flux require that the types of intermittency we identify be incorporated into stochastic models of sediment flux. Their recognition opens the door to physically based uncertainty estimates of time-averaged sediment flux.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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