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Enregistrement W2078450509 · doi:10.1115/es2010-90224

Renewable Powered Desalination in the Coastal Mekong Delta

2010· article· en· W2078450509 sur OpenAlexaff
Hà Trần Nguyên, Joshua M. Pearce

Notice bibliographique

RevueASME 2010 4th International Conference on Energy Sustainability, Volume 2 · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésDeltaRenewable energyEnvironmental scienceWater resourcesSustainabilityWater resource managementWind powerDesalinationPopulationSustainable developmentEnvironmental engineeringEnvironmental protectionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global climate destabilization is exacerbating water problems in Vietnam, most acutely in the South and Central regions where most of the inhabited area lies in the low elevation coastal zone. Using a geographical information system (GIS) platform, a wind resources atlas developed by the Asia Sustainable and Alternative Energy Program and the projected rural population available from Columbia University’s Center for International Earth Science Information Network, this paper explores the potential for off-grid medium to small-scale reverse osmosis desalination powered by small wind turbines for the coastal fringe of Vietnam’s Mekong Delta. The analysis estimated that in the absence of all other water supply facilities, off-grid wind desalination could provide clean water to 5.4 million rural residents living in 18.9 thousand km2 of the Mekong Delta coastal provinces at the rate of 60 liters per capita per day. In addition to providing clean water, the use of wind powered desalination in the region would have educational benefits, combat poverty and unemployment, ease water-related conflicts, and has been shown to be improve environmental and agricultural sustainability. Thus this technology was found to represent a decentralized and community-based method to adapt to and mitigate climate change in the coastal fringe of the Mekong Delta.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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