PREDICTION OF EQUILIBRIUM SUBAQUEOUS DUNE CHARACTERISTICS USING GENETIC ALGORITHMS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sand dunes are ubiquitous in natural subaqueous environments and may pose a significant risk in coastal setups for many domains such as the offshore industry or marine renewable energies (Vantorre et al., 2013 ; Barrie and Conway, 2014). Observations of bedform development show that an initially flatbed evolves through different phases: an incipient bedform phase, a growing phase and a stabilizing phase leading to a fully developed dune field. Finite-amplitude dune equilibrium is essentially controlled by the flow depth, the bed shear stress, and the inertia length of the sediment transport in suspension and for bedload at smaller depths (Dore et al., 2023). Existing predictors fail to describe dune dimensions at equilibrium (height and wavelength) (Bradley and Venditti, 2017). Data availability and the poor description of complex morphodynamic phenomena has led to an increasing use of Machine learning in coastal science (Goldstein et al., 2019). In the present work we use Genetic algorithms (GAs) to perform regression analysis on dune laboratory data available in the literature. Our results showed that GAs outperform usual predictors against performance metrics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle