MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412421314 · doi:10.1029/2024wr037569

Small‐Scale Riverbank Erosion Experiments in Freezing and Thawing Conditions

2025· article· en· W4412421314 sur OpenAlexaff
Eliisa Lotsari, Marijke De Vet, Brendan Murphy, Stuart McLelland, Daniel R. Parsons

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesMaa- ja Vesitekniikan Tuki RyEmil Aaltosen SäätiöAcademy of FinlandBritish Society for Geomorphology
Mots-clésErosionScale (ratio)Hydrology (agriculture)Environmental scienceGeologyGeotechnical engineeringSoil scienceGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climatic warming is projected to change the duration and intensity of frozen periods in polar regions, impacting hydrology and riverbank erosion. Herein we present a series of 125 laboratory flume experiments conducted in a novel cryolab morphology facility using a small‐scale Friedkin channel. We assess the influence of discharge (flow velocity), water temperature, riverbank moisture content and temperature on riverbank erosion for varying air temperatures. The riverbank topography was quantified before and after each experiment and volumetric changes were calculated, using an array of images collected via a semi‐automatic camera and structure from motion method. Videos were used to determine bank edge retreat during the experiments. Surface flow velocities were measured using particle tracking velocimetry method. An infrared thermal camera aided understanding the temperature variations across the riverbank. A non‐linear relationship has been identified between volumetric erosion rate and air temperature, with the highest rates (at maximum up to 1.03 cm3/s) occurring at −5.2°C overnight air temperatures during highest tested discharge conditions. Erosion rates decrease when temperatures fall below or rise above −5.2°C, but increase again (at maximum up to 0.51 cm3/s) at +4.5°C. High moisture content slowed temperature propagation, caused by flowing water, through the riverbank. Erosion occurred as blocks in freezing conditions when the moisture content exceeded 18.9%, which further promoted thermo‐erosional niche development, a phenomenon observed also in polar/arctic river systems. The non‐linear dependency on air temperature highlights the importance of air temperature on erosion, with further implications for erosion with climate warming.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Resources ResearchMême sujetSoil erosion and sediment transportTravaux en français237 207