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Enregistrement W4410744844 · doi:10.1016/j.apor.2025.104597

Vegetation stem dynamics under wave loading: Insights from a coupled fluid–structure model

2025· article· en· W4410744844 sur OpenAlexafffund
Inga Prüter, Felix Spröer, Oliver Lojek, Christian Windt, David Schürenkamp, Ioan Nistor, Nils Goseberg

Notice bibliographique

RevueApplied Ocean Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaTechnische Universität BraunschweigVolkswagen FoundationDeutscher Akademischer AustauschdienstNiedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur
Mots-clésVegetation (pathology)Fluid–structure interactionDynamics (music)Computational fluid dynamicsEnvironmental scienceGeologyMechanicsEngineeringPhysicsStructural engineeringFinite element methodAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate replication of the stem motion of submerged aquatic vegetation is crucial to gain insights into its capacity for coastal protection and adaptability, such as the wave attenuation capacity and local sediment mobilization. The fluid–structure interaction solver within the numerical model REEF3D::CFD is validated, and then further employed to analyze vegetation stem motion and resulting drag forces, under wave loads using reference experiments, and covering a wide range of material properties and hydrodynamic conditions found in natural aquatic vegetation. Good agreement between simulated and experimental results is achieved for most test cases. This is expressed by less than 10 % deviation of the simulated to the experimental forces and the stem positions relative to the stem length. To investigate possible sources of discrepancies between the numerical and experimental results, the flow field in front of the stem is compared with that measured during the reference experiments. Bending modes of stem movements provide further insights into the complex dynamic behavior of stems. Additionally, the study demonstrates the influence of the model’s built-in damping coefficients on the time-dependent stem movement under wave load for different material types. For all tested material types, the findings suggest that the use of damping coefficients ranging between 1 × 10 -8 and 1 × 10 -6 led to the successful replication of the stem dynamics and the resulting drag forces. Accurate predictions of vegetation response to wave loading require careful selection of the governing parameters in the structural model replicating the stem. Considering this, the proposed fluid–structure interaction solver proves highly effective for simulating a wide range of flexible, submerged vegetation stems.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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