Overview of the Use of Sustainable Energies in Agricultural Greenhouses
Notice bibliographique
Résumé
Global concern on environmental problems like climate changes has altered our energy patterns promoting non-polluting renewable energies instead of fossil fuels. Technological advances in sustainable energy technologies allow their increasing use in all sectors of everyday life. Agricultural greenhouses utilize energy for heating, cooling and operation of various electric devices. The highest amount of energy used in greenhouses is consumed in heating them. Controlling crops growth conditions including temperature results in higher productivity and in better economic results. Various sustainable energies including renewable energies and high efficiency and low carbon energy technologies have been used in commercial scale and the technical and economic viability of others has been investigated in experimental scale. Among renewable energies solar energy, biomass and geothermal energy can be used in order to cover part or all of the energy requirements for heating, cooling and power generation of greenhouses. Energy efficient and low carbon technologies like co-generation of heat and power, heat pumps, fuel cells but also waste heat can be used also for energy generation in them. Governmental energy incentives for the promotion of sustainable energies like feed-in tariffs or net-metering allow the use of the abovementioned energy technologies for electricity generation in greenhouses offering additional economic benefits to the farmers. Use of the sustainable energies which are mature, reliable and cost effective in greenhouses results in mitigation of climate changes, use of local renewable energy resources instead of fossil fuels and better profitability of the cultivated crop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».