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Enregistrement W4396871206 · doi:10.59490/coastlab.2024.748

Large-Scale Experimental Model Of Edge Treatments For Constructed Salt Marshes

2024· article· en· W4396871206 sur OpenAlexaffabout
Mitchel Provan, Enda Murphy, AMANJ RAHMAN, ERIC MORRIS, ALLISON MATFIN

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on the Application of Physical Modelling in Coastal and Port Engineering and Science. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensKerr Wood Leidal Associates (Canada)Canadian Council of Professional EngineersNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalt marshScale (ratio)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionScale modelEnvironmental scienceGeologyGeographyComputer scienceEngineeringOceanographyCartographyAerospace engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large stretches of Canada’s coastlines are lined with legacy dykes (or levees) to provide protection against coastal flooding and erosion. However, future sea-level rise presents a risk to these structures, which may result in the dykes being under designed when exposed to future water levels and wave conditions. Under certain conditions, these dykes can be augmented with a coastal saltmarsh to create a living dyke, which allows for the existing dyke to be more resilient against sea level rise without the need to retrofit the dyke with a higher crest elevation or larger armour stone. The coastal saltmarsh is able to attenuate storm waves, resulting in lower wave energy at the dyke, while also attracting and retaining sediment to combat coastal erosion. The Living Dyke project in Boundary Bay, Canada is a pilot project being used to test the living dyke concept by placing sediment and planting salt marsh vegetation in the foreshore combined with upgrades to the existing dyke. Kerr Wood Leidal Associates Ltd. prepared a preliminary design which incorporated four different edge treatment features that are to be installed at the offshore edge of a newly constructed salt marsh platform in order to attenuate wave energy and retain the placed sediment before the planted vegetation can be established. The proposed edge treatment features included a natural sand edge, a rounded gravel berm, an oyster-shell filled bag berm, and a brushwood dam. Large scale (full scale for all edge treatment feature tests except for the brushwood dam which was conducted at half-scale) physical model experiments were carried out by the National Research Council of Canada’s Ocean, Coastal and River Engineering Research Centre in their Large Wave-Current Flume to investigate the performance, including stability of the edge treatment features, wave attenuation ability, and stability of the salt marsh platform, of these edge treatment features under varying water level and wave conditions that are present at Boundary Bay.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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