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Enregistrement W4385989964 · doi:10.1080/00221686.2023.2224276

Analysis of the riverbed backscattered signal registered by ADCPs in different bedload transport conditions – field application

2023· article· en· W4385989964 sur OpenAlexaff
Slaven Conevski, Massimo Guerrero, Axel Winterscheid, Doreen Faltis, Colin D. Rennie, Nils Rüther

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydraulic Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBundesinstitut für Sportwissenschaft
Mots-clésBed loadGeologySediment transportSedimentHydrology (agriculture)GeomorphologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic Doppler current profilers (ADCP) were deployed to investigate the backscattering (BS) signal in three navigable rivers, in different bedload transport conditions. This study aims to demonstrate that the BS strength, as an additional variable to the apparent bedload velocity, improves the characterization of the bedload transport using ADCPs. The M9 –3 MHz and the vertical beam M9 – 0.5 MHz showed decline of the BS strength as the bedload intensity increased, whereas the RDI –1.2 MHz was relatively insensitive. The correlation between the median grain size and the BS strength for the 0.5 MHz was linear, for the 3 MHz the BS strength was attenuated in the active layer, and for 1.2 MHz, it revealed a parabolic distribution. Moreover, the analyses of the ADCP measured variables, using wavelet transformations and unsupervised machine learning, highlighted the importance of the spatial and temporal variance and transient nature of the bedload transport.

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)0,001
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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