NEW INSIGHTS ON USING SCALED MARSH PLANT SURROGATES FOR WAVE ATTENUATION
Notice bibliographique
Résumé
It has been widely demonstrated in literature that coastal marshes provide positive ecosystem services related to coastal protection, including wave attenuation, storm surge reduction, and erosion prevention (Moller et al., 2014; Wang et al., 2021; Paul and Kerpen, 2021). Physical modelling presents a useful tool for investigating the coastal protection function provided by marsh vegetation in a controlled, repeatable environment, to inform design of nature-based coastal protection strategies, or “nature-based solutions” (NBS). To date, physical modelling studies have been used to investigate the influence of plant biophysical parameters (stem width, stem height, stem flexibility) and hydrodynamic conditions on wave attenuation (e.g., Augustin et al., 2009; Anderson and Smith, 2014; Moller et al., 2014; Ozeren et al., 2014; van Veelen et al., 2020). Such studies have predominantly used surrogate vegetation due to the logistical challenges and facility requirements associated with live plant experiments. Furthermore, most studies have been performed at or near full-scale to reduce uncertainties and scale effects associated with downscaling vegetation, particularly where Reynolds number similarity cannot be preserved (Blackmar et al., 2014). To address existing knowledge gaps related to physical modelling of marsh vegetation at small-scale, experiments were conducted in a 63 m long by 1.22 m wide wave flume at the National Research Council of Canada’s Ocean, Coastal and River Engineering Research Centre, Ottawa, in collaboration with the University of Ottawa and the Institut National de la Recherche Scientifique, Quebec City.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».