Notice bibliographique
Résumé
Rivers are considered as one of the main sources of surface water and important habitant of aquatic animals from effective inland ecosystems.River water, in addition to participation in Earth's climate cycle, is considered as one of the most important factors in the erosion of the planet Earth.In recent decades, significant progresses have been achieved in the engineering science.But in some cases, such as sediment transport, turbulent flows, flood control, and river response to environmental factors, engineers' society are still looking forward to precise method for calculating.The river network is defined as set of waterways that, in the basin level , discharges surface flows.Some of these waterways are as perennial rivers, and seasonal rivers, and some other as watercourse that only during rainfall, a flowing body of water follows.In order to provide mathematical model in determining Manning's roughness coefficient for mountainous range on the basis of existing field data, hydraulic and geotechnical information for 20 American river and 75moiuntain ranges related to Mr. Jarrett researches were collected.This is considered in choosing mentioned rivers that the sections have been placed on the mountainous range of the river, and the slope of the river at that location is more than 1%.The results obtained from the study, suggests that unlike Jarrett's proposed relations, soil mechanics factors are also have significant effects on the accuracy of the Manning's roughness coefficient, which is directly tangible in the results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,961 | 0,968 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».