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Enregistrement W4390544528 · doi:10.1029/2023gl105893

Morphometry of Tidal Meander Cutoffs Indicates Similarity to Fluvial Morphodynamics

2024· article· en· W4390544528 sur OpenAlexafffund
Chao Gao, Eli D. Lazarus, Andrea D’Alpaos, Massimiliano Ghinassi, Alessandro Ielpi, Gary Parker, Andrea Rinaldo, Peng Gao, Ya Ping Wang, Davide Tognin, Alvise Finotello

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaChina Scholarship CouncilUniversità degli Studi di PadovaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionDipartimenti di Eccellenza
Mots-clésMeander (mathematics)Beach morphodynamicsFluvialGeologyWetlandChannel (broadcasting)Ephemeral keyOceanographyGeomorphologyEcologySediment transportSedimentGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sinuous channels wandering through coastal wetlands have been thought to lack lateral‐migration features like meander cutoffs and oxbows, spurring the broad interpretation that tidal and fluvial meanders differ morphodynamically. Motivated by recent work showing similarities in planform dynamics between tidal and fluvial meandering channels, we analyzed meander neck cutoffs from diverse tidal and fluvial environments worldwide, and show that tidal cutoffs are widespread. Their perceived paucity stems from pronounced channel density and hydrological connectivity in coastal wetlands, comparatively small size of most tidal channels, and typically dense vegetation cover. Although these factors do not efface tidal meander cutoffs, they collectively inhibit oxbow formation and make tidal cutoffs ephemeral features that can escape detection. We argue that similar morphodynamic processes drive cutoff formation in tidal and fluvial landscapes, with differences arising only during post‐cutoff evolution. Such process similarity has important implications for understanding coastal wetland ecomorphodynamics and predicting their long‐term evolution.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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