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Enregistrement W4386141437 · doi:10.3390/w15173037

Estimating Natural Boundary Change on a Large Lake

2023· article· en· W4386141437 sur OpenAlexaff
Clayton E. Hiles, Eric A. Morris, Craig Sutherland, Dave Bazett, Chad Davey

Notice bibliographique

RevueWater · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensKerr Wood Leidal Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoundary (topology)Elevation (ballistics)Natural (archaeology)Water levelGeologyWeirBoundary value problemEnvironmental scienceHydrology (agriculture)MeteorologyGeotechnical engineeringMathematicsGeometryGeographyCartographyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural boundary is intuitively understood to be the line dividing the bed of a water body from the adjacent land. It is used in many jurisdictions to define the boundary of ownership between a land parcel and a state-owned watercourse. It is typically defined on the ground through observations by a professional surveyor. Predicting changes to the natural boundary has obvious utility (e.g., with climate change); however, its’ observational nature does not lend itself to such predictions. This paper uses a case study of a large lake to explore the relationship between shoreline morphology and hydrology, and the elevation of the natural boundary. Significant correlation was found between the natural boundary elevation and average wave power, but not with variables beach slope, sediment type, or presence of vegetation. Below 0.4 W/m of average wave power, the correlation with natural boundary elevation is very weak, suggesting a lower limit of influence. Two process-based methods for estimation of natural boundary change are proposed, one based on the observed statistical relationship between the average wave power and the natural boundary elevation, and another method based on detailed analytical modelling of bottom stress from breaking waves using the Xbeach software (v1.23). Both methods were used to estimate natural boundary change under a hypothetical change in water level regime due to proposed weir upgrades. While observational data are not available to support evaluation, both approaches predict similar changes to the natural boundary despite their significantly different basis. While the modelling approach requires significant analyst and computational effort, the parametric approach is comparatively efficient, making it practical to apply at high resolution over very large shorelines.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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