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Enregistrement W2134436229 · doi:10.3390/s121013349

Ion-Specific Nutrient Management in Closed Systems: The Necessity for Ion-Selective Sensors in Terrestrial and Space-Based Agriculture and Water Management Systems

2012· review· en· W2134436229 sur OpenAlexafffund
Matthew Bamsey, Thomas Graham, Cody Thompson, Alain Berinstain, Alan Scott, Michael Dixon

Notice bibliographique

RevueSensors · 2012
Typereview
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensCOM DEV InternationalUniversity of GuelphCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésAgricultureIonEnvironmental scienceNutrient managementSpace (punctuation)Computer scienceSystems engineeringRemote sensingEngineeringChemistryEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to monitor and control plant nutrient ions in fertigation solutions, on an ion-specific basis, is critical to the future of controlled environment agriculture crop production, be it in traditional terrestrial settings (e.g., greenhouse crop production) or as a component of bioregenerative life support systems for long duration space exploration. Several technologies are currently available that can provide the required measurement of ion-specific activities in solution. The greenhouse sector has invested in research examining the potential of a number of these technologies to meet the industry's demanding requirements, and although no ideal solution yet exists for on-line measurement, growers do utilize technologies such as high-performance liquid chromatography to provide off-line measurements. An analogous situation exists on the International Space Station where, technological solutions are sought, but currently on-orbit water quality monitoring is considerably restricted. This paper examines the specific advantages that on-line ion-selective sensors could provide to plant production systems both terrestrially and when utilized in space-based biological life support systems and how similar technologies could be applied to nominal on-orbit water quality monitoring. A historical development and technical review of the various ion-selective monitoring technologies is provided.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,250
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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