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Enregistrement W2323828070 · doi:10.5383/ijtee.03.02.001

Implementation of Solar Technologies in the Development of Rural, Remote and Sub urban Communities

2010· article· en· W2323828070 sur OpenAlexvenueno aff
N. M. KHATTAB, Hussein H. Soliman, M Metias, Ibrahim E. Elseesy, E Mettawee, Mohammad Shahmeer Hassan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal and Environmental Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental planningGeographyBusinessRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case study describes a model household in which a number of simple solar technologies are utilized to provide for the daily household needs of electricity, clean water, cooling and heating.The model was named -Solar Home‖.A -Solar Home‖ is primarily suited to rural, remote and sub urban low income communities that suffer from lack of access to grid electricity and clean quality water.However, with the increased demand on energy in urban communities connected to grid electricity, the -Solar Home‖ can serve as a practical solution in the near future.The case study presents the results of the studies carried out on a pilot scale Solar Home project built in the Solar Energy Department, NRC, Egypt.The solar system designs used in the pilot Solar Home project are practical, easy to install and maintain, as well as inexpensive.The systems would serve two purposes; domestic services and some income generating activities.The case study discusses the performance of the selected solar systems under actual climatic conditions of Egypt, their costs.The case study will detail recommendations for the optimum implementation of the suggested systems and the needed training to use those systems.Finally the case study will list some of the lessons learned and the challenges faced during implementation and operation.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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
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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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