Investigations on Bore Capture Modulation on a Macrotidal Beach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to empirically and accurately predict runup on natural beaches is made difficult by the random nature of waves and extreme runup events. In some cases, extreme runup events are the result of bore capture where one broken wave passes over the front of and merges with another broken wave or shoreline capture where capture occurs at the instantaneous shoreline. Here we use high resolution Lidar data to investigate potential drivers of bore and shoreline capture on a macro‐tidal dissipative beach. The proportion of runup events that are derived from capture(s) was identified within normalized runup elevation percentiles which increased from 15% in the lowest tenth percentile of runup elevations to 55% of runup events in the highest tenth percentile. Bore capture was found to occur primarily on the rising infragravity wave in both space and time, whereas shoreline capture occurred predominately during the rising and peak phases of the infragravity wave. The occurrence of bore capture was not, however, fully restricted to particular infragravity phases, suggesting multiple drivers of capture. Bore trajectories of pairs of captured bores and non‐captured bores were tracked showing that the probability of capture is also a function of normalized interwave proximity, the ratio of depths beneath consecutive wave crests, and normalized proximity to the mean shoreline. More dissipative beaches therefore not only have more infragravity energy within the surf and swash zones (thus infragravity modulation of bore capture), the wider surf zones provides greater time for bores to capture preceding bores.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».