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Enregistrement W4379647068 · doi:10.1061/jhend8.hyeng-13245

Empirical Determination of Free Alternate Bar Length

2023· article· en· W4379647068 sur OpenAlexaff
Yunshuo Cheng, Ana Maria Ferreira da Silva

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBar (unit)Range (aeronautics)Stability (learning theory)Dispersion (optics)MathematicsBasis (linear algebra)Field (mathematics)STREAMSPhysicsComputer scienceGeometryEngineeringMeteorologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new empirical equation for free alternate bar length at the fully developed state is introduced. The equation is developed on the basis of dimensional analysis and all readily available data. A special effort is also made to align the formulation with findings from existing theoretical and numerical analyses of the development of alternate bars, and more specifically those resulting from a stability analysis of the phenomenon. When applied to the existing laboratory data, the equation results in significantly less dispersion around the best agreement line than that associated with previous empirical equations, yielding 70% of the data within the 20% error range, against 47% for previous equations. It is shown that previous equations perform notoriously poorly in the case of fully rough subcritical flows and all transitionally rough flows, with the present equation addressing this matter. When applied to field cases, the present equation yielded realistic values of bar length, including for large sand streams with high or very high values of relative depth (e.g., the Tagus and Mississippi Rivers).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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