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Enregistrement W4399436752 · doi:10.1029/2023jf007574

Four Years of Meander‐Bend Evolution Captured by Drone‐Based Lidar Reveals Lack of Width Maintenance on the White River, Indiana, USA

2024· article· en· W4399436752 sur OpenAlexaff
Harrison K. Martin, Douglas A. Edmonds, Quinn W. Lewis

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Earth Surface · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMeander (mathematics)AggradationErosionBank erosionPoint barBar (unit)GeologyHydrology (agriculture)Deposition (geology)LidarGeomorphologyEnvironmental scienceRemote sensingGeometryGeotechnical engineeringOceanographyStructural basinFluvialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Meandering rivers experience fluctuations in width whenever riverbanks migrate in different directions or at different rates, which can be observed after individual floods. However, meandering rivers maintain approximately constant widths over decadal timescales. This implies some timescale below which width fluctuates as banks migrate independently, and above which width is maintained by a bank‐coupling process. This coupling is thought to occur either as point bar deposition events induce cutbank erosion (bar‐push), or as cutbank erosion events induce point bar deposition (bank‐pull). This coupling, however, has been challenging to observe in natural rivers due to limited event‐scale field data. We present results from a 4.5‐year campaign with 22 drone‐based lidar surveys of a single point bar and cutbank (∼0.35 km2 in area) on the White River near Worthington, Indiana, USA. The middle point bar experienced net erosion (5,400 m3), but net aggradation (17,100 m3) between 2019 and 2022 when including perennially submerged regions. This aggradation was less than the 35,700 m3 of cutbank erosion over the same period. Combined, we have observed widening (1.58 m/yr bend‐averaged; 3.08 m/yr near apex) over the study period as point bar deposition has not kept up with cutbank erosion. Finally, we suggest that the difference between bar‐push and bank‐pull as width‐maintenance mechanisms may not be resolvable by observing bend widening or narrowing alone without an advancement of current theory, such as determining a long‐term equilibrium width and measuring deviations relative thereto.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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