FORMAS DE LEITO E TRANSPORTE DE CARGA DE FUNDO DO ALTO RIO PARANÁ
Bibliographic record
Abstract
O presente trabalho estima o transporte de carga de fundo no alto rio Paraná em Porto São José, PR (22º45’52”S e 53°10’34”W), num trecho de aproximadamente 2 km a jusante da Usina Hidrelétrica Engenheiro Sérgio Motta (Porto Primavera), onde o rio Paraná apresenta canal único com largura média de 1.200m e vazão média anual é de 8.912 m³/s. O cálculo da carga de fundo do canal foi baseado na determinação do tamanho das formas de leito e de sua velocidade de deslocamento linear, obtidos a partir de sucessivos levantamentos batimétricos. Foram realizadas três campanhas de levantamentos ecobatimétricos em diferentes momentos do ciclo hidrológico do rio, sendo cada campanha constituída por dois levantamentos separados em intervalos de 16 a 20 dias. O cálculo da carga de fundo baseou-se equação: Cf = (1-p)H k Ud onde p é a porosidade (adimensional), H a altura média das formas de leito (m), k o coeficiente morfométrico das formas de leito (adimensional) e Ud a velocidade de deslocamento das formas de leito (m/dia). As dunas são as formas de leito predominantes neste trecho do rio Paraná, com comprimento entre 50 e 100 m (média de 70,68 m) e altura de 0,80 a 2,20 m (média de 1,30 m). A velocidade média de deslocamento linear das formas de fundo foi de 56,8 m/mês, para o período de maior vazão; e 45,0 m/mês para o período de menor vazão. O transporte médio de carga e fundo no rio Paraná foi estimado em 2.820,6 ton/dia, o que corresponde a 1.029.300 ton/ano. Comparando com dados anteriores, os autores sugerem que o transporte hidrossedimentar de fundo no trecho de canal estudado está sofrendo interferência da barragem de Porto Primavera.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".