The unrepeatable river: Exploring chaotic variability in laboratory channels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Experimental work relies on the assumption that, under controlled conditions, repeat trials will yield consistent outcomes. This assumption is crucial in geomorphology, as both a theoretical and applied science, yet it is rarely examined directly. We investigated the repeatability of channel forms by conducting 14 trials using a gravel‐bed stream table. Analyses of morphology and hydraulics using simple statistics, dimensional reduction techniques and hierarchical clustering were used to quantify similarities and differences between outcomes. Average channel form was consistent across all trials, but practically, irreducible variations in initial conditions led to divergent outcomes through chaotic dynamics. Notably, two distinct channel outcomes were observed, resembling attractor states, relating to the presence or absence of an avulsion. The results indicate that even under well‐controlled conditions, repeatability is not guaranteed in physical models. The findings prompt a re‐framing of how experimental certainty and repeatability are defined in practice. Conducting repeated trials may mitigate the confounding effects of variability, but the optimal number of trials remains unclear and is likely case‐specific. We suggest that future research incorporate repetitions and explore probabilistic approaches to presenting results. Embracing and quantifying this variability can enhance the robustness of physical models and provide deeper insights into channel dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».