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Enregistrement W4406501756 · doi:10.1016/j.geomorph.2025.109610

Analyzing topographic change profiles in coastal foredune systems: Methodological recommendations

2025· article· en· W4406501756 sur OpenAlexafffund
Bernard O. Bauer, Jeff Ollerhead, Irene Delgado‐Fernández, Robin Davidson‐Arnott

Notice bibliographique

RevueGeomorphology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensUniversity of GuelphMount Allison UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésForeduneGeologyGeomorphologyOceanographyHydrology (agriculture)Physical geographyAeolian processesGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimates of total sand volume in foredunes are commonly made for purposes of predicting coastal erosion and inundation potential during major storms, which is of critical importance for resource management and engineering purposes. However, changes in dune volume through time are potentially of greater relevance to process geomorphologists because volume changes are diagnostic of the long-term evolution of beach-dune systems and can be related to drivers of change (e.g., storm climatology, sediment supply, human action). The methods by which dune volume change estimates are made vary widely in the literature because there are no established protocols that provide guidance on the horizontal distances over which volume integration should be performed. In addition, identifying a diagnostic geomorphic feature such as the dune toe as a limit on integration is fraught with subjective uncertainties. In this paper, an objective methodology for quantifying dune volume change directly (rather than absolute volume) is proposed that is simple, intuitive, and robust. The horizontal limits of integration are identified by zero-crossings in the topographic change profiles between two transect surveys taken at different times, and this avoids challenges associated with identification of the dune toe as a fixed profile feature. Instead, the proposed method focuses on locations of morphodynamic significance where there has been a transition from erosion to accretion in the time interval between surveys.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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