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Enregistrement W4320477123 · doi:10.1061/jhend8.hyeng-13238

Modeling River Plume Dynamics in a Large Wind-Forced Embayment

2023· article· en· W4320477123 sur OpenAlexaff
Dina H. Elbagoury, Leon Boegman, Yerubandi R. Rao

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlumeFroude numberAdvectionShoreHydrology (agriculture)PanacheEnvironmental scienceGeologyRiver mouthBayPrevailing windsWind speedCurrent meterWater qualityBuoyancyOceanographyGeomorphologySedimentMeteorologyFlow (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water quality degradation, in the form of undesirable algae, occurs near the Nottawasaga River mouth and along Wasaga Beach, southeastern Georgian Bay. The ability to manage this water resource is compromised due to lack of monitoring and science. In the present study, a 3D hydrodynamic model was applied to gain an understanding of how advection and dilution of the river plume can trap nutrients along Wasaga Beach. Simulated water temperatures and currents had a root-mean-square error between 1.5°C and 2.5°C and ∼0.06 m s−1, respectively. Maximum nearshore river concentrations occurred near the beach during high river discharge >20 m3 s−1 and westerly winds. Generally, the river plume was advected by winds >∼4 m s−1, traveling along the northern shoreline during southerly winds and along the southwest shoreline during northeasterly winds. This process was analytically modeled when the wind strength indicator or Froude number (ratio of the characteristic wind-velocity scale to the buoyancy–velocity scale) was greater than one.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,386

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

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 GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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