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Enregistrement W4402347942 · doi:10.1139/cjce-2024-0230

Characterization of wind effect on environmental dispersion for a shallow wetland flow

2024· article· en· W4402347942 sur OpenAlexvenueno aff
Buddhadeb Mondal, Koustuv Debnath, Bijoy Singha Mazumder

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandEnvironmental scienceDispersion (optics)Flow (mathematics)Hydrology (agriculture)Characterization (materials science)Environmental flowGeologyGeotechnical engineeringEcologyMaterials scienceMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work focuses on the dispersion of pollutants under the influence of wind and ecological degradation in a fully developed steady flow for a shallow wetland. The dispersion coefficient is determined by Aris’ method of moments and Meis’ multi-scale analysis. Based on the comparison study, the concentration profiles obtained using multi-scale analysis converge with Aris’ method of moments, indicating that both analytical approaches provide reliable and consistent descriptions of pollutant dispersion in the system. In first-order degradation reaction rates, high degradation rates lead to lower mean concentrations and potentially more pronounced concentration gradients, while low degradation rates result in higher mean concentrations. The critical length of the region influenced by the contaminated cloud is computed analytically. It shows that for the common contaminant constituent lead (Pb), initially, it increases gradually to reach the maximum; after that as time increases, it decreases to zero under wind conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,151 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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'admission1
Résumé présentoui

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