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Enregistrement W4322006884 · doi:10.5194/egusphere-egu23-7423

Experiments on the grain size gap in river bed sediments

2023· preprint· en· W4322006884 sur OpenAlexaff
Elizabeth Dingle, Jeremy G. Venditti

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrain sizeGeologyFlumeDeposition (geology)SedimentFlux (metallurgy)GeomorphologyGeotechnical engineeringFlow (mathematics)Materials scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Riverbed sediments often lack fine gravel between 1 and 5 mm, a phenomenon referred to as the ‘grain size gap’. The gap corresponds to the rapid reduction in grain size associated with the gravel-sand transition, where median bed material grain size reduces from ~10 mm gravel to ~1 mm sand. Fine gravel grain sizes are often present in hillslope sediment, so it is not clear why they are absent on riverbed surfaces. We present a phenomenological laboratory experiment examining changes in sediment dynamics across a gravel-sand transition to explore the fate of grain size gap material. Our observations indicate that where sand falls out of washload, forming persistent surficial deposits at the gravel-sand transition, grain size gap material experiences enhanced mobility. This is due to hydraulic smoothing by sand that occurs because of a geometric effect, where medium sand bridges interstitial pockets in fine gravel bed surfaces. Our experiments show that fine gravel flux is enhanced by sand deposition making gravel beds at the threshold of motion, mobile. We are unable to maintain an immobile fine gravel bed when sand is fed, which explains why gravel beds composed of 1 to 5 mm particles are so rare on Earth. Our experiment shows that fine gravel particles mobilized by sand deposition are transported out of the flume. We hypothesize that in natural systems, fine gravel particles are either buried in the diffuse extension of gravel-sand transitions or transported into coastal and marine environments where they are more commonly observed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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