MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2052479962 · doi:10.1063/1.4897085

Solar resource assessment with a solar spectral irradiance meter

2014· article· en· W2052479962 sur OpenAlexaffabout
Viktar Tatsiankou, Karin Hinzer, Aaron Muron, Joan E. Haysom, Henry Schriemer, Stefan Myrskog

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensMorgan Solar (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrradianceSpectroradiometerEnvironmental scienceSolar irradianceRemote sensingMetreSolar energySolar ResourceMeteorologyOpticsReflectivityEngineeringPhysicsGeographyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SSIM prototype was designed at the University of Ottawa as a cost-effective alternative to a field spectrora-diometer. The instrument was installed at the University of Ottawa’s CPV testing facility in September, 2013, collecting the environmental and spectral data from October, 2013 to March, 2014. The SSIM’s performance was compared against an ASD field spectroradiometer and an Eppley pyrheliometer during a six month study. It was observed that the SSIM can accurately reproduce the solar spectrum and the direct normal irradiance. The mean difference between the SSIM and the Eppley pyrheliometer was within ±1.5% for cloudless periods in October, 2013. However, bandpass filter degradation and moisture ingress limited the long term performance of the device.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIP conference proceedingsMême sujetSolar Radiation and PhotovoltaicsTravaux en français237 207